旋转机械故障诊断技术中基于频谱的数据采集与检测技术
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AD转换过程.dwg
VA11简图.dwg
不同轴的主要情形.dwg
不平衡与不对中变化形式.dwg
不平衡的振动频谱.dwg
信号复原.dwg
偏态和峭度.dwg
插图.dwg
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概率密度函数的定义.dwg
模拟信号数字处理过程.dwg
正弦函数.dwg
测诊系统组成框图.dwg
混频现象.dwg
激振力.dwg
激振力1.dwg
相对判断标准.dwg
离心机结构简图.dwg
离散傅里叶变换的图解分析.dwg
维修图.dwg
试验台简图.dwg
1 绪论
1.1 设备检测与故障诊断的意义
现代工业的快速发展使得工业设备的向大型化、连续化、高速化和自动化发展,因而在生产中,机械设备的故障诊断越来越受到重视,如果某台设备出现故障而又未能及时发现和排除,其结果不仅会导致设备本身损坏,甚至可能造成机毁人亡的的严重后果。在连续生产系统中,如果某台关键设备因故障而不能连续运行,往往会涉及全厂伸长设备的运行,而造成巨大的经济损失。如何才能保证生产的连续性,保证减少设备的特别是重要设备的运行停机时间,使企业追求高经济效益的前提,而设备检测和故障诊断技术将为此提供一个有效的解决途径。
传统的设备维修中,大部分流程装置工业都采用了预防维修方式。按照这种方式,钢铁工业约每隔10天安排一个10小时左右的定期修理日,每年至少有一次一周左右的定期大修理。这种相隔一定时间进行的修理称为按时进行的维修。
与此对应,不规定修理间隔而是根据设备诊断技术检测设备有无劣化和故障,在必要时进行维修,这种方式称为状态检测维修或预知维修。
图1.1表示了事后维修、按时进行的维修、状态检测维修的维修工作量和停机情况。途中有阴影线的图像其宽度比奥是维修造成的的停机时间,高度表示维修工作量,面积表示维修总工作量和维修费用。该图是根据英国毛造纸厂的实际情况绘制的。当采用状态检测维修时,维修造成的停机时间和维修费用都将大幅度下降。
图1.1 维修方式和修理工作量
由上图可以看出,故障诊断仪器的广泛应用,使对机械设备的维护由计划、定期检修走向状态、预知检修变为现实,使机械设备的维护方式发生了根本性革命。状态监测避免了机械设备的突发故障,从而避免了被迫停机而影响生产;机械状态分析为预知机械设备的维修期提供了可靠依据,即可做到测量表明有必要时才进行维修。使我们能够及时准备维修部件,安排维修计划,克服了定期维修带来的不必要的经济损失和设备性能的下降;完善的诊断能力可为我们准确指出故障类型和故障部位,避免了维修的盲目性,使检修简捷易行,大大缩短了维修工期,增加了机器设备正常运行的时间,大幅提高生产效率,产生了巨大的经济效益。
1.2 监测与故障诊断技术的发展与动向
1.2.1 诊断技术的发展概况
故障诊断是现代科学技术及生产发展的产物。最早开发故障诊断的是美国。在美国宇航局的提议之下,1967年由美国海军研究室主持成立了美国机械故障预防小组,积极从事技术诊断的开发。现在他们已将此技术成功的应用到航天、航空、军事及机械工业中。而后,英国成立了机械保健中心开始研究故障诊断技术,目前他们在摩擦磨损、汽车飞机发动机等领域的应用处于领先地位。日本在钢铁、化工、铁路等民用工业部门的诊断技术方面发展很快,占有某些优势。与此同时,欧洲其它国家也有很大的发展,瑞典的轴承监测技术,挪威的船舶诊断技术等等。
我国从上世纪八十年代开始研究与开发,目前应该说从信号处理,诊断技术等软件技术方方面的研究处于先进水平在硬件方面包括一些仪器仪表的研制,我们国家也开展了卓有成效的研究工作,取得了一定的成果,各式各样的测振仪器、数据采集器、以及相关的信号处理仪都有生产厂家。当前我国的一些民用工业,尤其是冶金、石化和电力等流程工业,在开发和应用诊断技术方面走到了前列。机械行业在现场诊断和精密诊断方面,航空工业在研制诊断仪器方面,和工业在进行反应堆故障诊断和寿命预测方面,铁道部门在进行内燃机车油液的光谱、铁谱分析和电力机车诊断方面,以及交通部门在实施汽车不解体检测等方面卓有成效。[2]
1.2.2 技术诊断的发展趋势
20世纪60年代计算机技术的飞速发展,出现了快速傅里叶变换(FFT),从而把信号处理和分析技术的软件和硬件推向新高。设备系统和零部件的可靠性工程的发展以及对零件失效分析机理的研究等等,推动了技术诊断的飞速发展。在开发诊断技术的方法上,国内外对别的领域中的诊断方法、理论和各种现代化的仪器的最新成就都保持高度敏感性,凡是有用的酒吧他们拿来用于诊断。信号处理技术,声发射技术,红外测温技术,油液分析技术,以及各种无损检测技术,都成为机械设备诊断技术的重要内容。
由于信息的多样性,诊断技术的理论基础非常广泛,已经用到自然科学的各个学科。如高等数学和现代数学的各个分支,电子计算机计算方法,物理学中的热学、光学、声学和力学及化学等!这些学科为我们对机械设备、工艺过程和生产系统的正确诊断提供了各个方面的信息,为我们由局部推测整体、由现象推断本质和由当前预见未来建立了可靠的依据。由此出现了统计诊断、分析诊断、模糊诊断、灰色诊断、神经网络诊断等理论和方法。
诊断技术的发展趋势是,研究推广计算机技术在自动化状态检测和故障诊断中的应用,将监测与诊断使用的软件规范化、模块化、硬件标准化、专业化;向监测、诊断、管理、调度的集成化方向发展;研究诊断系统的智能化;诊断仪器和设备的专门化等等。
致 谢
本论文是在指导老师郭晨洁老师的精心指导下完成的。
在整个课题的书写过程中,郭老师给与了极大的帮助下完成的。郭晨洁老师以其严谨求实的治学态度、高度的敬业精神、兢兢业业、孜孜以求的工作作风和大胆创新的进取精神对我产生重要影响。她渊博的知识、开阔的视野和敏锐的思维给了我深深的启迪。尤其是她克服各种困难给我们筹备试验,指导试验时的认真负责给我留下了深刻的印象。所以,在毕业设计完成之际首先向表示最衷心的感谢。
另外,特别感谢实验室的王博老师在我们实验过程中给与的不倦指导和帮助!
感谢学校及学院的领导给与的帮助!
感谢我组成员的积极配合和理解!
参考文献
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[2] 谷立成.机械信号处理及应用西安建筑科技大学[M].1997年
[3] 何泳等.“硕士论文” 西安建筑科技大学[J].2003年
[4] 沈标正.电机故障诊断技术[M].机械工业出版社.1996年
[5] 沈庆根.设备故障诊断[M].化学工业出版社.2006年
[6] 何寿.智能故障诊断与容错控制[M]. 西北工业大学出版,2005年
[7] 吴麒.自动控制原理[M].清华大学出版社.1999年
[8] 沈连.机械工程测试技术基础[M].机械工业出版社.1999年
[9] 北京声振联合高新技术研究所.旋转机械故障诊断培训资料[J].2003年
[10] 王化祥.传感器原理及应用[M].天津大学出版社.1991
[11] 廖信彦.Access2003实用教程.中国铁道出版社.2005年
[12] Cary N.Prague[美]等,中文版Access2003宝典.2004年