声明
1 绪论
1.1 课题来源
1.2 课题背景和研究意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 工业物联网研究现状
1.3.2 故障诊断技术研究现状
1.3.3 离心泵故障诊断与状态监测研究现状
1.4 本文主要内容及结构安排
1.5 本章小结
2 离心泵常见故障与诊断方法研究
2.1 离心泵典型结构及关键部件
2.1.1 离心泵典型结构
2.1.2 离心泵关键部件
2.2 离心泵转子故障及其频谱特征
2.2.1 不平衡故障
2.2.2 不对中故障
2.2.3 叶轮缺陷
2.2.4 轴弯曲故障
2.3 离心泵轴承故障及其频谱特征
2.4 离心泵支撑松动故障及其频谱特征
2.5 离心泵水锤故障及其特征
2.6 本章小结
3 基于物联网的泵群无线监测与评价系统设计
3.1 总体方案设计
3.1.1 离心泵测点的总体设计
3.1.2 物联网系统的总体设计
3.2 无线传感器节点的总体设计
3.2.1 无线通信方案的确定
3.2.2 无线传感器节点的总体设计
3.3 LoRa节点关键芯片选型与硬件设计
3.3.1 LoRa 无线传感器节点原理框图
3.3.2 传感器的选型及电路图设计
3.3.3 LoRa 模块选型及电路图设计
3.3.4 微控制器的选型及电路图设计
3.3.5 电源电路设计
3.3.6 LoRa 节点的 PCB 设计
3.4 LoRa节点结构设计与安装方式
3.5 边缘计算
3.6 本章小结
4 离心泵健康评价方法研究
4.1 机械设备故障模式与劣化过程
4.1.1 机械设备故障模式
4.1.2 机械设备劣化过程
4.2 离心泵评价指标的选取
4.3 离心泵单故障指标评价方法
4.3.1 基于频段特征提取的离心泵自适应健康评价方法
4.3.2 水锤故障诊断方法
4.3.3 单故障指标评价方法
4.4 离心泵的整机评价方法
4.5 自适应全频域振动烈度报警阈值的确定
4.5.1 确定全频域报警阈值的神经网络模型
4.5.2 模型的数据预处理
4.5.3 全频域振动烈度报警阈值的确定方法
4.6 报警线的自适应性
4.6.1 离心泵平稳运行时的收缩性
4.6.2 离心泵微弱劣化时的包容性
4.6.3 离心泵故障时的敏感性
4.7 本章小结
5 基于物联网的泵群无线监测与评价系统的实现
5.1 基于边缘计算的系统优化设计及实现
5.1.1 实现边缘计算的意义
5.1.2 基于边缘计算的系统优化设计
5.1.3 基于边缘计算的监测与评价系统实现
5.2 实验验证
5.2.1 实验对象
5.2.2 离心泵报警阈值的确定
5.2.3 离心泵正常状态实验
5.2.4 离心泵不平衡故障实验
5.2.5 离心泵不对中故障实验
5.2.6 离心泵叶轮缺陷实验
5.2.7 离心泵轴承故障实验
5.2.8 离心泵水锤故障实验
5.3 实验结论
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 结论
6.2 关键技术及创新点
6.3 展望
参考文献
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
致谢
郑州大学;
