基于LABVIEW的振动信号分析系统的研究与设计

摘要

随着科技的发展，工业生产在人们生活中占有越来越重要的位置，而大型旋转机械是工业生产中的重要设备，因此保证旋转机械的正常运转具有非常重要的意义。由于旋转机械大多数为动力机械，机械的振动参数可以反映其运行状况，所以可以通过监测分析旋转机械运行过程中产生的振动信号来监测其运行状态。近些年，旋转机械更新换代的速度逐渐加快，内部构造也越来越复杂，传统的信号监测分析仪器依托于硬件电路，升级困难，无法满足市场需求。因此需要开发更先进的仪器对旋转机械的运行状态进行监测。
　　针对以上问题，本文开发了基于LabVIEW的振动信号分析系统，用于监测旋转机械的运行状态。该系统基于LabVIEW平台编程实现了振动信号的处理、存储和分析功能。其中在振动信号分析方面，实现了信号的时域分析、频域分析以及轴心轨迹分析。另外本文针对轴心轨迹分析提出了一种基于EEMD的自动提纯方法，并结合改进型不变线矩和灰色关联度分析完成了轴心轨迹形状的自动识别，实现了故障诊断。
　　本文首先对振动信号监测旋转机械故障和轴心轨迹分析的研究现状进行了详细介绍。其次对振动信号监测旋转机械故障的可行性进行了分析，介绍了振动信号常用的分析方法，给出了旋转机械故障的分类及其对应特征。然后对轴心轨迹自动提纯和形状自动识别方法进行了详细说明并对其有效性进行了验证。之后以LabVIEW平台为依托，实现了振动信号的显示、处理、存储和分析。最终应用此系统基于故障模拟平台进行了测试分析，结果表明，该系统可以准确分析振动信号的频谱和倒谱，识别轴心轨迹形状，实现旋转机械故障诊断。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 振动信号监测旋转机械故障研究现状

1．2．2 轴心轨迹提纯方法研究现状

1．2．3 轴心轨迹形状识别方法研究现状

1．3 本文的研究内容和结构安排

第二章 振动信号分析的理论基础

2．1 振动信号监测旋转机械故障的可行性分析

2．1．1 旋转机械故障常用分析方法介绍

2．1．2 旋转机械故障常用分析方法综合比较

2．2 旋转机械振动信号分析方法研究

2．2．1 振动信号时域分析

2．2．2 频域分析

2．2．3 轴心轨迹分析

2．3 旋转机械的故障分类及振动特征

2．3．1 转子不平衡

2．3．2 转子不对中

2．3．3 转子碰摩

2．3．4 油膜涡动和油膜振荡

2．4 本章小结

第三章 轴心轨迹的自动提纯和模式识别

3．1 基于EEMD的轴心轨迹自动提纯

3．1．1 EEMD的基本原理

3．1．2 EEMD的滤波特性

3．1．3 基于相关系数自动提纯轴心轨迹

3．2 基于不变线矩的模式识别

3．2．1 不变线矩

3．2．2 针对轴心轨迹的改进不变线矩

3．2．3 轴心轨迹形状识别的参考模式建立

3．2．4 基于灰色关联度的轴心轨迹形状识别

3．3 仿真信号验证

3．3．1 基于EEMD的轴心轨迹自动提纯

3．3．2 基于不变线矩的模式识别

3．4 本章小结

第四章 振动信号分析系统设计实现

4．1 系统开发平台介绍

4．2 系统设计概述

4．3 系统基本功能设计实现

4．3．1 采集卡配置

4．3．2 数据采集

4．3．3 转速显示

4．3．4 数据管理

4．4 系统分析功能设计实现

4．4．1 时域分析

4．4．2 频域分析

4．4．3 轴心轨迹分析

4．5 本章小结

第五章 振动信号分析系统测试

5．1 系统测试平台

5．1．1 故障模拟平台搭建

5．1．2 振动信号采集卡

5．2 旋转机械故障诊断

5．2．1 转子不平衡故障诊断

5．2．2 转子不对中故障诊断

5．3 本章小结

6．1 工作总结

6．2 工作展望

参考文献

发表论文和参加科研情况

附录

致谢