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【6h】

基于改进型HILBERT-HU ANG变换的旋转机械故障诊断系统设计

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摘要

第一章 绪论

1.1 旋转机械故障诊断的意义

1.2 旋转机械故障诊断的研究现状

1.2.1 故障诊断系统研究现状

1.2.2 信号处理方法的研究现状

1.3 本文的研究内容

1.4 本章小结

第二章 故障诊断系统方案设计

2.1 系统设计方案

2.1.1 旋转机械常见故障分析

2.1.2 故障检测方法及其可行性分析

2.1.3 监测目标和传感器放置方位选取

2.1.4 同步采集

2.1.5 诊断系统方案的设计

2.2 采集器部分主要器件的选型

2.2.1 放大器的选型

2.2.2 ADC的选型

2.2.3 FPGA及ARM的选型

2.3 外接传感器部分传感器的选型

2.3.1 加速度传感器的选型

2.3.2 音频传感器的选型

2.4 本章小结

第三章 Hilbert-Huang变换方法的研究与改进

3.1 瞬时频率与本征模函数

3.1.1 瞬时频率

3.1.2 本征模函数

3.2 Hilbert-Huang变换

3.2.1 EMD方法的基本原理

3.2.2 EMD方法的性质

3.2.3 Hilbert时频谱和Hilbert边际谱

3.3 Hilbert-Huang变换的边界问题研究

3.3.1 Hilbert-Huang中的边界问题

3.3.2 Hilbert-Huang中边界处理方法分析

3.3.3 Hilbert-Huang中边界处理方法改进

3.4 Hilbert-Huang模态混叠问题研究

3.4.1 异常事件与模态混叠

3.4.2 EEMD方法研究与改进

3.5 本章小结

第四章 故障诊断系统硬件设计

4.1 系统硬件功能描述

4.2 振动信号采集模块

4.2.1 传感器接口切换电路设计

4.2.2 程控放大电路设计

4.2.3 电压基准调整电路设计

4.2.4 A/D转换电路设计

4.3 数据处理模块

4.3.1 FPGA数据处理电路

4.3.2 ARM控制电路

4.3.3 FPGA与ARM通信电路设计

4.4 电源模块

4.4.1 数字电源电路设计

4.4.2 模拟电源电路设计

4.5 系统硬件实物图

4.6 本章小结

第五章 故障诊断系统软件设计

5.1 系统整体软件架构

5.2 FPGA软件设计

5.2.1 协议转换模块逻辑设计

5.2.2 A/D采样控制模块逻辑设计

5.2.3 A/D数据接收模块

5.2.4 异步FIFO模块逻辑设计

5.2.5 数字频率计模块的逻辑设计

5.2.6 数据输出模块逻辑设计

5.2.7 FPGA与ARM通信模块

5.3 ARM软件设计

5.3.1 TCP/IP协议

5.3.2 软件实现流程

5.4 上位机软件设计

5.4.1 软件开发平台介绍

5.4.2 上位机软件设计及功能

5.5 本章小结

第六章 系统测试与结果分析

6.1 系统硬件部分的测试

6.1.1 振动信号采集模块测试

6.1.2 电源模块测试

6.2 系统软件部分的调试

6.2.1 FPGA控制信号测试

6.2.2 AK5385B输出信号的测试

6.2.3 ARM输出读数据同步信号测试

6.3 转子系统模拟故障试验研究

6.4 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 工作总结

7.2 工作展望

参考文献

发表论文和参加科研情况

致谢

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摘要

旋转机械是医疗、电力、航空等领域的关键设备,保障它们的安全运行具有非常重要的意义。由于机械振动参数可以直接反映设备的运行状态,所以振动信号分析常用于旋转设备的维护及状态监测。对于大多数振动信号有显著的非平稳性,使得故障检测困难,本文开发了基于改进型Hilbert-Huang变换的旋转机械故障诊断系统。该系统不仅具有采集通道多、采样速度快、采集精度高等特点,而且可以自动进行振动信号分析和设备故障诊断。系统主要由外接传感器、集成式振动信号采集器以及上位机软件三大部分组成。
  对于振动信号采集器,其主要以ARM和FPGA为核心架构,实现8路振动信号的同步采集功能。其中各通道均设计有传感器接口切换电路、信号调理电路以及模数转换(ADC)电路。接口切换电路可根据实际需求接入不同类型的传感器。对8路信号同步采集时,采样速率可达150KHz。此外,该采集器还设计有串口、以太网卡接口来实现与上位机之间的通信。
  上位机软件在LabVIEW开发环境下进行设计,主要实现采集参数设置、数据保存以及信号的分析处理三种功能。该软件通过网口对采集器进行参数配置,所采集的数据可利用计算机的海量存储资源进行保存及回放。在信号的分析处理方面,本文深入研究了Hilbert-Huang变换算法的原理,提出了相关匹配延拓法以及自适应集合经验模式分解算法。不仅降低了振动信号在经验模态分解时产生的分解误差,而且解决了集合经验模式分解中的参数选择问题,有效改善了Hilbert-Huang变换算法在旋转机械设备故障诊断中的分析效果。最后通过搭建振动实验平台对故障诊断系统进行了测试。测试结果表明,本系统可以较好地提取旋转机械的故障特征。

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