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摘要:为了能够对滚动轴承进行实时智能故障诊断,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和反向传播算法(BP)神经网络的实时智能故障诊断算法.采用基于固定“筛”数量停止准则的CEEMD方法,对采集到的滚动轴承振动信号进行分解处理,结合相关性分析及能量特征参数,构建特征向量,利用BP神经网络进行智能故障识别.该方法将2”个采样点的信号分解效率提升了90倍;以CEEMD作为分解工具的算法故障识别率为100%,小波包为97.5%.说明该算法可以准确有效地对滚动轴承进行智能故障诊断,较小波包处理方法更加准确,且大大提升了算法的实时性.
[硕士论文] 顾森茂
机械设计及理论 合肥工业大学 2018(学位年度)
摘要:立式磨是水泥行业关键的生产设备,其机械电气结构复杂,且生产环境十分恶劣;随着技术的进步,立式磨的应用越来越多且分布区域也愈加广泛。为了提升对分布于各地区的立式磨的监控和故障诊断能力,设计了一种立式磨远程监控与故障诊断系统,实现对立式磨关键部件的实时远程监控和故障诊断,并将监控数据和故障诊断结果进行显示和反馈。
  本文所提出的立式磨远程监控与故障诊断系统主要针对立式磨运行过程中的远程监控和故障诊断,硬件方面需要考虑到可靠性、可扩展性和耐用性,算法方面兼顾准确性、实时性和智能性,提出了该系统的整体解决方法,包括立式磨数据采集系统设计、GPRS通讯程序的设计、滚动轴承智能故障诊断算法的研究、数据库服务器及立式磨远程监控与故障诊断平台的设计等。
  在立式磨数据采集系统的设计过程中,有针对性地设计了前端信号调理电路;根据采集温度较多的情况,设计了单I/O读取多个温度传感器的采集电路;此外,针对所选择的芯片,进行了芯片外围电路、电源电路及通信模块电路等电路的设计,最终对该系统进行了相应的调试。
  在分析了多种信号分解算法和模式识别算法的特点,深入研究了互补集合经验模态分解及其停止准则的基础上,提出了一种滚动轴承实时智能故障诊断算法。使用了CEEMD的信号分解算法,其较小波包分析更加适合非稳定信号的分解,提高了准确性;使用了基于固定“筛”的停止准则大大减少了算法迭代次数,并减少局部干扰对整体的影响;使用了BP神经网络进行特征向量模式识别大大提升了算法的智能性。
  根据实际需求设计了远程监控和故障诊断平台,采用VB开发工具对数据库服务器进行了设计,以接收立式磨数据采集系统的监测数据,并保存到SQL Server数据库中待后续使用;设计了远程监控和故障诊断平台,该平台使用VB作为前端开发工具,同时利用Matlab来完成复杂的数学计算任务,实现了包括数据接收和储存、数据实时显示、数据历史查询及故障诊断等功能。
  本课题所涉及研究的立式磨远程监控与故障诊断系统,经过实验室模块化调试,初步达到了设计要求;使用实验信号,重点验证了所提出的滚动轴承实时智能故障诊断算法的可行性;最后测试了系统的整体性能。以上对立式磨远程监控与故障诊断系统的研究具有一定的工程适用价值。
摘要:为了更加准确高效地提取原始随钻钻井液脉冲信号,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)与平波整形算法的提取算法.采用基于固定“筛”数量停止准则的CEEMD对含噪信号进行分解,以连续均方误差(CMSE)指标为理论判据,重构信号的低频分量;提出平波预处理策略改进现行的脉冲整形算法,对重构后的信号进行整形处理,即可获得准确的钻井液脉冲信号.进行了仿真分析和实验研究,结果表明,该算法可以准确提取原始脉冲信号,提高了系统的实时性,且更加符合工程实际使用要求.
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