机械设备故障监测与智能诊断

分析了机械设备维护的现状,利用传感器和计算机采集原始振动信号,采用计算机技术和振动分析对重要设备进行在线监测,根据采集的原始振动信号进行趋势分析和精密分析来判断设备状态,从而实现了对设备进行科学的维护,及时诊断出齿轮的偏心、严重磨损等故障。     

基于卡尔曼滤波的振动信号采集与处理系统设计

由于机械设备的故障会影响生产的正常运行,严重的还会造成人员的伤亡和巨大的经济损失,故对机械设备的振动信号进行采集监测,并作处理和分析。通过卡尔曼滤波和FFT运算、积分优化运算、减小噪声误差,最终将加速度信号转化为位移信号。通过设备运行时产生的振动情况实时掌握设备的运行状态,进而对设备进行故障预警,提前进行维护修理。本系统最终误差率根据不同的振动频率能够控制在合理的误差范围内,符合项目的要求。     

装甲车内部振动信号采集与分析

通过在不同的路面环境下对装甲车驾驶舱内的发动机缸盖和动力舱内部座椅处的振动信号进行采集,并对其进行分析和处理,研究如何对车辆发动机进行故障诊断和车辆振动对驾驶员的影响,并作为车辆维护和改造的依据.分析结果表明:通过分析从发动机缸盖和座椅处采集到的振动信号可以得到车辆相关的信息,为装甲车辆的维护与改造提供可靠依据.     

基于LXI总线的多通道振动信号测试系统设计

针对某些大型复杂装备的振动信号采集需求,测控场景需对上百通道的振动信号实现同步测量;而单一采集仪器很难满足百道测试需求,因此,文章研制了一种可扩展的多通道振动信号采集与分析系统;该系统采用LXI总线架构,其主控计算机与设备和设备间均采用LAN进行数据通信;振动测量模块采用了大动态范围数据采集技术,且主控系统软件采用分布式数据管理模式;最终,主控计算机以仪器驱动函数方式通过通信协议合理调控采集模块参数,并通过综合数据分析得到振动信号的故障诊断结果;通过对某型高速列车的轴箱轴承进行振动信号采集与数据分析,得到某一轴承出现了故障,验证了所设计测试系统的有效性。     

一种无线振动传感器频响带宽提高方法

高频响无线振动传感器是机械设备预测性维护领域不可或缺的信号采集设备,目前机械设备监测应用中常用的无线振动传感器频率响应较低,限制了其在机械设备预测性维护领域的应用;为了进一步提高无线振动传感器频率响应带宽,提出一种提高无线振动传感器频响范围的方法,从结构设计、振动探头设计、信号调理链路设计和模数转换器设计4个方面对传统无线振动传感器进行了改进;实验结果表明,无线振动传感器带宽提高方法将无线振动传感器频率响应带宽提高了7.96 dB;在振动监测领域具有较强的实用性,对智能传感器制造领域具有较好的指导意义.     

基于小波变换和TMS320F2812的水泵故障诊断系统研究

对于水泵等旋转机械来说,通过采集水泵振动信号并进行分析,能够较全面地判断出水泵设备运行状态;因此,振动信号的采集就成为设备状态监测与故障诊断的关键部分;设计了一套基于小波变换和DSP的水泵故障诊断系统,该系统可以实现对水泵振动信号的实时采集;为了提高振动信号的信噪比,得到较为纯净的振动信号,采用小波消噪的技术对采集的振动信号进行消噪处理;并且以水泵机组正常运行和发生绕组过热、轻度不平衡、严重不平衡、支座松动等故障为例进行诊断实验,并且故障集参数amax,smax,Tamax,Tsmax和amin,smin,Tamin,Tsmin分别为1.1500,0.1600,46.9787,446.5000和0.9000,0.0700,40.9825,410.6000;实验结果表明,该系统可以有效发现故障,区分故障类型及识别故障程度,为水泵机组故障诊断提供了又一种有效的方法,对其它类似机械故障诊断具有一定的指导意义。     

风机传动系统故障诊断试验系统设计

为了获得风机传动系统中轴承和齿轮箱的故障规律,进一步挖掘混合故障的运行特点,设计了一套传动系统试验台。介绍了传动系统部件的设备选型,轴承和齿轮箱典型故障的制备以及振动信号和声发射信号相结合的故障信号采集系统的搭建。最后,对试验台的运行状态信号进行采集与故障分析。分析结果表明传动系统部件及故障设备能够很好地模拟实际工况,结合振动信号和声发射信号,可以进一步提高故障检测的准确性。     

振动数据采集无线组网监测系统

针对工厂设备在工作过程中可能损坏的情况，设计了一套以STM32为主控的振动信号采集系统，并应用ZigBee无线通信模块进行数据传输，实现对设备滚动轴承的实时监测。首先通过加速度传感器获取振动数据，然后经过信号调理和A/D转换后存储，最后通过ZigBee组网无线传输的方式在数据处理终端对数据进行处理分析，实现机器故障监测功能。通过滚动轴承模拟试验台测试，该系统可以实现振动信号的采集；通过对数据以CEEMD与峭度系数分解重构后进行包络分析，提取故障特征频率。该系统可以应用于设备的异常振动监测。     

盲源分离在机械振动信号分析中的应用

设备状态信号的处理是状态监测及故障诊断的基础。在实际运行环境中,信号检测传感器采集的机械振动信号必然包含设备各个部件的信号以及周围环境的强烈干扰。传统的振动信号处理方法抗扰去噪效果并不理想。盲源分离技术由于自身独特的盲处理优势,可以有效去除外来干扰并分离出源信号,有助于提高诊断的准确性。针对直升机齿轮箱振动信号进行盲源分离仿真,分离出了轴承故障振动信号,并将分离信号的功率谱与原始信号的功率谱相比较,表明盲源分离技术是机械故障诊断领域的一个有效的信号处理方法。     

基于WIA-PA的无线振动变送器的设计与实现

振动信号分析是对工业生产过程中电机、风机、泵等关键设备的运行状态进行监侧的有效手段,可用于设备基于状态的维护中。为了实现对现场设备振动信号的实时监测,提出一种基于WIA-PA(wireless networks for industrial automation-process automation)的无线振动变送器。详细阐述了无线振动变送器的设计、实现方法和数据处理算法;利用现场脱氧机泵实测振动数据对无线振动变送器进行了测试,并将处理结果与利用Matlab分析的结果进行了对比,两者对同一组数据的分析结果一致。     

压电式加速度传感器振动信号采集系统

针对变压器产生的振动信号的特征,设计了一种基于压电式加速度传感器的变压器振动信号采集系统。以振动控制台为试验对象,利用此系统对控制台输出的振动信号进行采集,并用快速傅里叶变换对采集到的振动信号进行分析。实验结果表明：该系统将压电式加速度传感器输出的电荷信号转换成了标准的电压信号,能够准确、实时地采集振动信号,为变压器故障在线监测奠定了基础。     

基于ARM的振动及温湿度监测系统的设计

在环境因素对设备运行影响较大的工业现场,为评价设备所处的环境质量,需要对设备舱室的振动、温度、湿度参数进行长时间的远程监测。本系统的实现是采用ARM7单片机通过传感器对各环境参数进行采集和处理,并通过以太网上传至终端上位机作分析、监控;设计的核心内容包括传感器的选择,ARM嵌入式平台设计,振动信号的采集以及借助Matlab软件对振动参数（加速度、速度、位移）的分析处理。     

基于虚拟仪器的振动测试系统的设计

介绍了振动测试系统的结构、硬件平台,以及软件设计中的关键技术。利用LabVIEW和硬件设备生成激励信号,采集信号并进行处理分析,最后生成测试报告,完成测试任务。     

基于DSP的嵌入式在线振动信号分析系统

为监测机械设备的工作状态,对机械设备工作过程中产生的振动信号进行采集、处理和分析,从而实现系统的状态监测、故障诊断以及寿命预测等;但目前振动信号分析系统体积较大、不方便携带,多用于离线的振动信号处理,难以完成机械设备振动信号的在线实时分析;针对振动信号离线分析系统存在实时性低、体积大等不足,设计了基于TMS320C6713 DSP的嵌入式振动信号采集处理系统,以满足机械设备振动信号采集、处理和分析过程中对采集、处理实时性,系统便携性等需求;详细介绍了系统的软硬件设计原理和方法,利用美国凯斯西储大学的公开轴承测量数据集对系统的各项功能和技术指标进行实验验证;实验结果表明,该系统能够正常工作且可应用于实际工程中;另外,系统支持功能和算法扩展,以满足不同机械设备的振动信号采集、处理和分析需求。     

基于自相关分析的离心泵振动信号的分段方法

离心泵是石油工程领域重要的设备之一。分析离心泵运行过程的振动信号、提取反映设备运行状态的有用信息是目前的研究热点。以自吸空调泵为试验研究对象,采集不同负载下该泵运行的振动信息,运用小波去噪与自相关性分析进行振动信号的分段处理,并结合分段平均周期图与功率谱估计方法,提取相应特征。研究表明,采用自相关方法可以对离心泵的振动信号进行合理分段,获得完整的周期信号,从而有效防止了信号信息的混叠与缺失,为信号的特征提取、识别提供了便利。     

基于PC104的航空发动机频谱分析仪设计

针对航空发动机复杂振动信号难以检测和提取的问题,设计了一种基于PC104总线技术的便携式频谱分析仪。硬件部分以PC104模块为核心,通过自行设计的信号调理电路,实现了对8路振动信号和2路转速信号的采集,其中4路振动信号被ICP传感器采集,提高了采集信号的信噪比;软件部分基于LabWindows/CVI虚拟仪器开发平台设计,采用模块化的设计思想,实现了数据采集、处理、分析和存储等功能。实际应用表明,该设备运行稳定、可靠性好,能够及时、准确地反映出发动机中存在的故障。     

轴承振动信号采集分析系统设计与实现

准确采集振动信号信息是轴承故障诊断的关键,利用传感器采集振动信号数据,经A/D转换后传输至STM32微控制器,STM32控制Wi-Fi模块将数据发送至PC,采用局部均值分解(LMD)方法对采集的振动数据进行分析处理,实现对滚动轴承运行状态的远程监控.实验结果表明:系统能够对滚动轴承振动信号进行精准采集和分析,传输性能好、速度快,适合在工业行业推广使用.     

基于虚拟仪器的浮动主轴在线振动监测

介绍了虚拟仪器技术及其软件、硬件的组成,以浮动主轴为研究对象,利用图形化虚拟仪器编程软件LabVIEW对振动信号进行自动采集、数据处理、结果显示,实现了振动信号的实时采集和分析。     

无机房电梯的振动信号远程监测系统

针对无机房电梯检修维护困难以及人工成本较高的现状,根据无机房电梯测试环境特点和要求,设计了电梯振动信息监测系统.该系统以MCU、ADS8361模数芯片和USB芯片为核心,结合前端信号调理等模块,完成了电梯振动和噪声信号的采集.同时,通过USB方式将采集信号数据传输给上位系统,完成信号数据的处理、存储和分析,为无机房电梯故障诊断和健康状态的分析提供了网络化的信息服务.     

基于MIMU的FastICA算法钻头故障振动信号分析

为了解决钻头在钻进过程中由于采集到的信息存在信噪比低和钻头与钻柱振动信号互相混叠而难以对钻头故障振动状态进行有效识别的问题。提出一种基于MIMU的FastICA算法来对钻头与钻柱振动数据进行处理分析,从而放大了钻头振动信号特征(正常、松动),提高了钻头振动信号的识别度。首先对经MIMU采集而来的原始数据进行误差分析和预处理,接着使用FastICA算法进行仿真实验,最后采用预处理后的松动状态下钻头与钻柱的振动信号进行实例实验验证。经验证,此方法有效放大了钻头的振动信号特征,有一定的实际意义。