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基于虚拟仪器的大型旋转机组故障分析及趋势预测技术研究

谷玉海  
【摘要】:工业生产过程中使用的大型旋转机电设备一般处于重要的生产环节,保证其安全稳定的运行是保证生产的关键。目前,设备的现代化程度日益提高,结构日益复杂,需要考虑更复杂的运行状态、工艺参数及工作环境,较简便的诊断及预测技术已不足以指导设备的状态维护,需要研究适应现代化生产的大型旋转机组的故障分析以及趋势预测技术,实现在机组未发生故障时对其进行状态维护。 本文阐述了大型旋转机械故障诊断的原理与方法。对大型旋转机组进行故障诊断应包括对机组工况的在线监测,选择能反应机组状态的特征量,并针对特征量进行特征分析以及机组的工况识别。振动信号能够更迅速、更直接的反映大型旋转机组的运行状态,因此选择振动信号作为故障诊断的特征信号,研究了振动信号的提取方法、预处理方法及振动烈度的计算方法。对振动烈度信号进行频谱分析、倒频谱分析、短时傅立叶分析及小波分析等,揭示机组的运行状态,并对各种分析方法的优缺点进行比较分析。研究了利用小波分析的数字滤波方法,并用其对采集的振动信号进行降噪滤波。 大型旋转机组在其运行过程中由于自身及外界因素的影响常常处于非平稳状态,传统的用于平稳时间序列的预测方法难以取得好的效果,因此研究了非平稳状态的趋势预测方法。针对采集信号中的异常数据及畸变数据进行一定的预处理,建立了预测历史样本数据库。探讨了成功应用于语音信号处理的隐马尔可夫过程(HMM)在振动烈度趋势预测中的应用方法,建立了基于振动烈度的HMM模型,研究了HMM模型的参数重估算法以及最优状态搜索算法,并将其预测结果与灰色预测方法进行比较,取得了较好的效果。 以虚拟仪器为基础,建立大型旋转机组故障分析及趋势预测系统,其中硬件系统采用PC-DAQ ,软件系统的开发采用虚拟仪器开发语言LabWindows/CVI与Visual C++相结合的方式。


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