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华中科技大学硕士学位论文基于频谱分析的设备故障诊断系统的研究姓名:李泽光申请学位级别:硕士专业:软件工程指导教师:武剑洁20061023基于频谱分析的设备故障诊断系统的研究作者:李泽光学位授予单位:华中科技大学相似文献(10条)1.会议论文曾白泉.曾白泉状态监测、故障诊断十二年1998该文介绍了该公司在过去十二年应用DDM、ADRE、DM2000等系统对大化肥五大机组开展状态监测、故障诊断以及预测维修的情况。2.学位论文魏晓基于状态监测与故障诊断大型数据库的设计开发2005设备维修管理体制的变迁经历了“事后维修”和“定期维修”两个阶段,目前设备状态监测与故障诊断技术越来越受到人们的重视。机械设备状态监测和故障诊断是建立在机械工程、测试技术、信号处理、计算机应用技术、人工智能等众多理论基础上的新兴综合性科学技术。在状态监测与故障诊断技术中,信号的管理是非常重要的。基于设备状态监测与故障诊断大型数据库的设计开发实现以数据库为中心的在线、离线监测系统,系统整理了历年测得的信号,并把它们整理入库,以便日后容易查找;存储在线、离线系统测得了振动、温度、压力等信号,可定期存储在线监测数据;可及时存储海量数据;可手工干预存储数据。另外,作为状态监测的辅助工具,该系统还创建了设备卡片、设备管理、设备维修管理和备件管理等表空间,以方便公司对设备的管理;知识库的创建为以后的智能诊断作了基础。本文以燕山石化各工厂设备的状态监测与故障诊断为背景主要研究大公司中测量信号的管理以及设备管理,首先介绍了设备维修管理体制的改革;接着介绍数据库的一些基本知识:数据文件的组织、关系数据库理论、常见数据库的比较、Oracle数据库体系结构、Oracle数据结构与空间管理、数据库的并发控制并举例说明Oracle的工作过程;然后介绍基于状态监测与故障诊断大型数据库的设计过程:需求分析、概念结构设计、逻辑设计、物理设计和其它设计;最后说明基于状态监测与故障诊断大型数据库的分布式软件结构和管理。基于状态监测与故障诊断大型数据库的设计开发可为公司向预知维修方面发展作铺垫。3.会议论文彭永胜.王太勇.张子谦.王国锋.冷永刚.胥永刚基于Internet的泵站远程状态监测与故障诊断系统研究2004研究设计了基于Internet的泵站远程状态监测与故障诊断系统.系统提供了基于参数监测和仿真运行的状态监测方法,支持多种参数显示方式.水泵的各种参数被动态地监测和显示,运行状态也可以在远程状态监测计算机上进行模拟;提供了经典平稳信号分析方法和先进的非平稳信号时频分析方法用于及时诊断水泵的故障,预测运行趋势.先进的浏览器/服务器(B/S)结构在本系统得到应用,所有数据、方法和信号分析与故障诊断软件均置于服务器上.利用服务器的并行事件处理能力,可同时完成多个泵站的监测和诊断工作.4.期刊论文陈前关于工程大系统的状态监测与故障诊断-振动测试与诊断2002,22(3)介绍了多元统计过程监控技术及其在工程大系统状态监测与故障诊断中应用的背景.结合工程动力学领域中的状态监测与故障诊断问题,提出了两个设想:一是将工程动力学系统与工业过程大系统一体化,以便用多元统计过程监控技术进行统一的综合状态监测与故障诊断;二是将多元统计过程监控技术移植到工程动力学中,用于工程结构和机械系统的状态监测与故障诊断.此外,还讨论了基于案例推理法及其在故障诊断决策支持中的应用.5.学位论文冯斌磁悬浮转子状态监测与故障诊断2009磁力轴承是集机械、电子、计算机、控制、传感于一体的高性能复杂机电系统。近年来,磁力轴承虽然已经开始在许多工业场合下使用,但由于其工作时转子高速旋转,转子的可靠性、安全性、稳定性阻碍了其在工业上的进一步应用。为了解决这些问题,开展对磁悬浮转子进行状态监测与故障诊断研究工作以确保磁力轴承正常运行已经迫在眉睫。本文对磁悬浮转子状态监测与故障诊断做了研究与试验,主要工作如下:首先,对磁悬浮转子状态监测与故障诊断的国内外研究现状进行了总结,指出研究磁悬浮转子状态监测与故障诊断的必要性。在此基础上,对磁力轴承的故障来源进行了详细分类,并对每类可能产生的转子故障进行了分析与说明。其次,指出了对磁悬浮转子进行状态监测与故障诊断的方法,应用该方法分析了转子的工作状态并对其进行了诊断。基于本课题已有的硬件设施,搭建了磁悬浮转子状态监测与故障诊断系统,建立了转子状态数据库并对采集信号进行了合理的分类,指出了基于时间的数据稀化存储方案,在此基础上,对磁悬浮转子状态监测与故障诊断系统的硬件组成和软件功能进行了详细说明。对磁悬浮转子未悬浮及悬浮时的电涡流位移传感器常见故障和转子起浮时的碰撞故障进行了分析。基于本系统,可以有效地对磁悬浮转子进行状态监测与故障分析并结合具体实例进行了说明。最后,在总结全文的基础上,对磁悬浮转子状态监测与故障诊断的研究工作进行了展望。6.期刊论文李国正.杨杰.裴仁清.李朝东机械设备中黑箱部件的状态监测与故障诊断-振动测试与诊断2003,23(3)利用小波包分解、Yule-WalkerAR谱密度分析算法和概率神经网络技术研究开发了一套状态监测和故障诊断系统,该系统是用于类似卷烟厂卷接包机八工位转塔的黑箱部件.利用仿真信号对系统的状态监测部分进行了测试,并应用到实践中去.在状态监测系统的基础上开发的基于概率神经网络的故障诊断系统,用仿真信号进行了测试,结果证明该系统是可行的.该系统的研制开发对类似黑箱部件的状态监测和故障诊断具有一定的实用价值,对其他类似机构的状态监测和故障诊断也具有参考意义.7.学位论文陈林刚水电机组状态监测与故障诊断系统的研究2005大、中型水电站水电机组若出现故障,经济上将遭受重大损失,并严重威胁着机组的安全稳定运行。目前,许多大型水电厂安装了实时状态监控系统,实现了对水电机组特征参量的在线状态监测。但它只能提供直观的参数,一旦机组发生故障,不能直接给出故障发生的原因、部位以及其严重程度。因此,在现有机组运行的实时状态监测基础上,研究实施设备故障诊断系统,有着非常重要的意义。为此作者从事了本文所介绍的水电机组状态监测及故障诊断专家系统的研究。机组运行时系统处于全面监测状态,一旦有信号报警,将自动启动诊断专家系统,进行故障诊断,实现实时故障诊断。本文首先介绍故障诊断技术的发展过程以及国内外研究的概况,论述状态监测与故障诊断的关系和任务,阐述目前水电机组故障诊断中存在的问题以及开展状态监测和故障诊断的必要性和紧迫性;接着介绍了专家系统在故障诊断中的地位以及基于神经网络的专家系统的优越性;然后对水电机组的常见的故障比如振动所引起的故障机理进行深入研究,并提供一些具体措施。水电机组状态监测与故障诊断系统包括状态监测子系统和故障诊断子系统两大部分。本文重点论述系统的硬件组成和软件结构设计过程。在硬件组成中,讲述传感器的选取与布局、信号的采集以及信号与计算机接口的通讯。在软件结构中,讲述软件的主要界面以及每个界面的功能,包括实时状态监测、信号分析处理、数据查询与分析和故障诊断等功能。其次介绍如何将BP神经网络与故障诊断结合起来,组成一个以神经网络为基础的专家系统,利用小波包提取到的有价值频谱信息,对水电机组进行故障诊断。接着,本文作者利用实验室的已有条件进行实验,实验结果表明:该系统的精确度很高,仅有1%的误差;然后还以某水电厂采集到的数据,输入到系统进行实验,也证明了该系统的监测与诊断结果是准确可靠的。8.期刊论文瞿曌.赖旭.朱建林.QuZhao.LaiXu.ZhuJianlin水电机组在线状态监测和故障诊断网络化系统的设计与实现-电工技术学报2005,20(3)提出将Internet网络技术和虚拟仪器技术与水电机组状态监测和故障诊断技术有机地结合起来,旨在将水电机组的状态监测和故障诊断提升到远程的网络环境,以极大提高状态监测和故障诊断的水平和时效性.通过采用Client/Server网络体系结构,运用LabIEW、DataSocket、PXI和MXI-3技术,实现了水电机组在线状态监测和故障诊断,为水电机组的状态检修提供了可靠的技术保证,以确保水电机组的安全稳定和经济运行.9.期刊论文苏鹏声.王欢电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析-电力系统自动化2003,27(1)针对我国电力系统状态监测和诊断技术研究及应用中存在的问题,对状态监测和故障诊断的任务、电力系统设备故障的特点、状态监测的实现条件及关键技术等进行了讨论和分析.对状态监测中的数据处理和分析技术进行了说明,指出状态分类和处理决策是数据分析的核心技术.介绍了国内外状态监测技术的现状和发展,指出只有国内设备管理体制改变和状态检修实施以后,状态监测的应用才会开展起来.10.学位论文桂中华水轮机状态监测与故障诊断专家系统研究2002该文首先介绍故障诊断技术的发展概况,论述状态监测与故障诊断的目的和任务,阐述水电厂开展状态监测的必要性和紧迫性,并简单介绍该文的主要内容以及专家系统基本概念.然后分析常见的转子故障并对水轮机组水力振动进行深入研究,找出振动根源,并为减振、消振提供了一些具体措施.水轮机组状态监测与故障诊断系统包括状态监测子系统和故障诊断子系统两大部分.该文着重论述了这两个子系统的建造方法及具体设计过程.状态监测是实现在线故障诊断的基础,在这部分作者主要论述传感器的布局、状态监测参量、振动信号分析方法及监测系统数据库设计等方面;紧接着建立了故障诊断专家系统,叙述专家系统六大模块的设计方法,详细阐述知识库的设计思想和实现方法,包括知识的获取和表示、知识库中规则的数据结构设计、综合数据库的结构设计,随后作者深入地论述了推理机的设计,如推理方法、推理方向和搜索策略等等.作者还详细介绍SMFDESHT系统六大功能功能及相应的人机界面,并以诊断实例证明该软件系统的可靠性.最后,对全文进行总结并对水电厂状态监测与故障诊断的发展作出了预测.本文链接:授权使用:上海海事大学(wflshyxy),授权号:a39cdb8a-4b1b-4b6e-b869-9dd800c524aa下载时间:2010年8月20日
本文标题:基于频谱分析的设备故障诊断系统的研究
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