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基于主分量分析的挤压机故障诊断研究

王贺  
【摘要】:许多实践证明,应用机械设备诊断技术可以取得更大的经济效益。目前,有很多相关的故障诊断技术,如时域分析,频域分析和时频分析等。但是,实际生产现场采集到的信号比试验及理论所研究的对象情况更为复杂。这就为研究特征信息带来不便。 本文的研究对象—燕山石化公司化工一厂的挤压机组具有设备庞大,振源较多,工艺复杂的特点;另外测量信号时使用便携式数据采集仪,振动传感器利用磁力吸附在机器设备的壳体上,所测振动信号为间接获得信号。故测得信号为非平稳信号。由于以上的原因,振动信号干扰严重,冗余信息多。 根据研究对象的特点,本文综合了故障诊断内容中的信号测量与处理、特征提取、状态识别及诊断决策这四部分内容,提出了一种综合的故障分析诊断方法,并将这种方法实际应用于挤压机组的故障诊断项目当中。这种综合诊断方法中包含了局域波分解理论、主分量分析理论及时序分析理论。分析的过程为:对采集到的信号进行局域波分解,然后对各分量进行主分量分析提取得到若干主分量,最后对主分量进行时序建模,找出故障信息,完成故障诊断分析。其中局域波理论对于处理非稳态信号具有其它方法无法比拟的优势。主分量分析可以降低干扰,突出特征信息,用较少数量的特征对样本进行描述以达到降低空间维数又尽可能多地保持原有分类信息。时序建模作出的AR谱具有谱线平滑,特征频率定位准确的优点。 通过理论及诊断实践证明,本分析方法对于非稳态,强干扰的故障信息是适用的。并具有分析方法简便,诊断效率高,故障定位准确的特点。可以推广应用在实际诊断工作当中。


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