设备状态监测无线集成网络节点设计与研究

论文摘要

本课题创建了设备状态监测无线网络平台,在此平台上研究对设备状态得监测技术。本文包括两个方面得内容:设备状态监测无线网络平台从节点硬件、软件设计,以及设备状态检测算法。 在本课题中,首先设计了滚动轴承故障检测实验装置,通过此装置我们可模拟产生各种滚动轴承故障,供实验研究;其次,我们设计了使用PC/104型嵌入式计算机的滚动轴承振动信号检测装置,检测装置功能是完成振动信号得采集、分析,以及将分析结果通过从节点上的无线数据传输模块传给网络主节点;最后,为完成上述功能,编写了运行在从节点上的软件。 为正确检测滚动轴承故障,在本文中研究了一些算法。使用频谱分析检测滚动轴承故障是一种常用而且有效的方法,本文说明了为使用频谱分析所需要的离散傅立叶变换、功率谱分析等内容。另外,本文还提出了使用主成分分析算法处理滚动轴承统计特征值,来重构出新的特征量,然后使用支持向量机算法对新的特征量分类,从而识别滚动轴承故障类型。使用主成分分析和支持向量机算法进行滚动轴承故障类型识别,这是本文的一个创新点。 本文还给出滚动轴承故障检测的实例。首先使用使用频谱分析方法,处理实验平台上采集到的滚动轴承振动信号数据,通过检测滚动轴承特征频率来判断滚动轴承故障。其次,对多个滚动轴承故障特征量使用用主成分分析算法处理,重构得到新的特征量,并使用支持向量机算法对其分类,成功的将使用单个特征量难以分别的两类滚动轴承故障分开,证明了上述算法的有效性,并具有实用价值。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 设备状态监测的意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 设备故障诊断研究机构
• 1.2.2 设备诊断技术发展趋势及现状
• 1.3 本课题研究内容
• 第二章 无线集成网络节点硬件结构
• 2.1 系统总体结构
• 2.2 轴承故障实验装置设计
• 2.3 PC／104微计算机模块
• 2.4 数据采集模块
• 2.5 无线通讯模块
• 2.6 振动传感器和电荷放大器
• 2.7 无线节点硬件结构
• 2.8 滚动轴承的破坏实验
• 第三章 设备振动信号分析方法
• 3.1 频谱分析方法
• 3.1.1 离散傅立叶变换及其性质
• 3.1.2 离散傅立叶变换的快速算法
• 3.1.3 功率谱估计
• 3.2 使用主成分分析方法进行故障特征提取
• 3.2.1 主成分分析概念及其应用概述
• 3.2.2 主成分分析算法
• 3.2.3 样本主成分计算流程
• 3.2.4 主成分分析使用注意事项
• 3.3 使用支持向量机方法进行故障分类
• 3.3.1 支持向量机概述
• 3.3.2 线性可分数据的支持向量机分类算法
• 3.3.2 线性不可分数据的支持向量机分类算法
• 3.3.3 核函数
• 第四章 无线集成网络节点软件设计
• 4.1 软件开发环境
• 4.2 无线节点工作流程
• 4.3 A／D转换模块软件设计
• 4.3.1 A／D采集卡寄存器功能分析
• 4.3.2 A／D数据采集程序设计
• 4.4 无线通讯模块程序设计
• 4.5 轴承故障检测算法模块设计
• 第五章 设备故障诊断及数据分析
• 5.1 设备故障诊断概述
• 5.2 滚动轴承振动信号处理算法概述
• 5.3 使用频谱分析方法检测轴承故障
• 5.3.1 滚动轴承故障及其特征频率
• 5.3.2 滚动轴承振动信号预处理
• 5.3.3 用频谱分析方法检测滚动轴承故障实例
• 5.4 用主成分分析和支持向量机算法识别滚动轴承故障类型
• 5.4.1 滚动轴承振动信号的统计特征值
• 5.4.2 滚动轴承特征值数据准备
• 5.4.3 用主成分分析重构滚动轴承特征值
• 5.4.4 用重构滚动轴承特征值进行支持向量机算法训练
• 5.4.5 用支持向量机算法进行滚动轴承故障类型识别
• 结论与展望
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的论文
• 致谢