测量旋转机械动平衡测量仪的振动信号需要什么信号

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-03-16 08:19 标签： 旋转机械振动
旋转机械振动信号处理中的滤波及特征提取技术
大型旋转机械如风机、压缩机和汽轮机等设备,是石油、化工、冶金和电力等现代企业中的关键生产工具,对这些设备开展状态监测与故障诊断工作,保障设备安全可靠地运行,可以取得巨大的经济效益和社会效益.振动故障是旋转机械故障的主要表现形式,振动及其频谱特性的征兆是最能反映故障特点、最有利于进行故障诊断的手段.因此,根据振动信号进行监测与诊断目前仍是设备维护管理的主要手段.对振动特征信号的分析,是进行准确诊断的必要前提.本文在查阅了大量相关文献的基础上,对旋转机械振动信号降噪、特征提取的发展及其现状进行了总结,并分析了各种方法的优缺点.1振动信号滤波方法的发展及现状对汽轮机的运行状态监测,能够对潜在严重故障进行早期检测和预报.在对汽轮机运行状态进行实时监测时,一般是通过振动信号来检测汽轮机的早期故障.由于各种复杂因素的影响,振动信号中含有大量的噪声.因此,要获得振动信号的准确特征并依据这些特征进行汽轮机运行状态的监测和故障诊断,必须首先进行信...&
(本文共9页)
权威出处：
近年来国内外的机械故障诊断技术发展迅速，研究的手段和方法日新月异，其应用已遍及各个工业领域。由于旋转机械结构复杂，故障特征及原因普遍存在模糊性和复杂性，对其实施故障诊断比较困难，尽管人们对其开展了不少研究并取得了一些研究成果，但总的诊断水平还不是很高，这与其在生产中广泛应用的现状极不相符。因此，对旋转机械开展故障诊断研究具有十分重要的意义。本文研究工作就是在这个技术背景下展开的。研究了旋转机械振动信号的消噪方法和特征提取方法。针对旋转机械振动信号的非平稳性及特征难以提取的特点，通过对小波变换技术的进一步研究，提出旋转机械振动信号处理的小波基函数选择原则及小波包消噪的软阀值原则。利用小波包变换对旋转机械振动信号进行消噪处理和特征提取。并以“能量”为元素，构造旋转机械振动信号的特征向量，从而为旋转机械振动信号的故障特征提取以及后续的故障智能诊断提供了一种便捷的处理方法。旋转机械质量不平衡和油膜涡动故障的振动信号分析结果进一步验证了这...&
(本文共63页)
权威出处：
0　引言旋转机械振动直接影响着机组的安全运行,它是评定机组运行质量的一个重要指标,振动信号的检测和分析是旋转机械状态检修的重要内容。由于实际检测中从传感器到计算机转换器的输入端的线路比较长,工作环境比较恶劣,采样信号在传送至计算机时往往受到各种干扰的影响,使采样数据产生一定的失真,影响了振动的检测分析,因此必须采取一定的滤波手段去除干扰。一般来说,硬件滤波尤其适用高频滤波,对于低通滤波则要求较大电容或者电感,硬件开销费用大,一旦电路设计好,要在现场修改滤波参数比较困难。用软件方法实现数字滤波不必增加硬件,可灵活修改滤波参数,比较适用于低频滤波,能抑制尖峰干扰。因此,实际系统中可采用软、硬件相结合的方法,以达到满意的干扰抑制效果。在采样之前,用简单的阻容硬件滤波,对频带进行一定程度的限制,滤去分析频率范围外的高频部分,防止经采样后产生频率混叠而影响分析的准确性。信号经过采样后,再采用小波方法滤波,以及对有用信号进行提取,对干扰信号...&
(本文共4页)
权威出处：
市场的迫切需求促进了机械故障珍断技术的迅猛发展，故障诊断技术发展至今，已经提出了大量的诊断方法，但是其实际应用成果显得非常不足，能在工业装置上实际应用的还不多。在故障诊断领域，还有许多问题亟待解决。目前，往复泵泵阀故障诊断需要解决的两个关键问题是有效提取往复泵工作时非平稳时变信号中的故障特征和将故障特征准确分类。故障诊断常用的方法是以泵缸体上的振动信号作为系统特征信号来提取故障特征向量。这种振动诊断技术虽然取得了一定的成果，但是在多个泵阀同时发生故障的场合，这种方法遇到了无法解决的难题，使之不得不求助于粗集理论、遗传算法等数据处理方法来分辩故障类型和判断故障具体发生在哪一个泵阀上。为此，本文创造性地提出以常见的压力信号(阀箱内的压力)作为系统特征信号来提取故障特征向量的方法。这种方法信号测取简单、处理方便，有着振动信号方法无法比拟的优点。文中利用时域中的相关分析和频域中的功率谱分析、小波包分析技术提取了故障特征向量，且各故障之间...&
(本文共74页)
权威出处：
由于故障的发生、运行工况的变化以及设备自身的非线性,机械设备的振动信号往往呈现非平稳性。1996年美籍华人Norden E.Huang提出的经验模式分解法可以根据振动信号自身的时间特征尺度进行自适应分解,将机组的状态信息分解到不同的基本模式分量中,从而为深层次信息的挖掘奠定了基础。近似熵是用一个非负数来表示某时间序列的复杂性,越复杂的时间序列对应的近似熵越大。借助于近似熵的概念,对原始信号和各基本模式分量的复杂性进行定量描述,不仅有助于揭示和认识转子系统的复杂动力行为,还能有效地监测系统状态的早期变化,及时捕捉机组潜在的隐患,预防故障的升级恶化。本文对某汽轮发电机组轴瓦松动的振动信号进行了经验模式分解,并分析了原始振动信号和各基本模式分量的近似熵,敏感地捕捉到了机组故障出现时导致振动信号非平稳或不规则变化的信息,文献[1]首次将近似熵引入机电设备故障诊断领域,并结合离散小波实现了对设备振动信号复杂性的评价。考虑到离散小波对信号频...&
(本文共4页)
权威出处：
引言旋转机械设备在动态下都会产生一定的振动,振动是反映机械状态最敏感的参数之一,通过对机械振动信号的分析,可了解和掌握机械设备在工作过程中的运行状态。目前,许多研究者都致力于该领域的研究,提出了一些适合于机械振动信号的处理方法,但这些方法都是根据一定的先验知识,采用不同的处理方法剔除监测信号中无用的噪声信号,保留下所关心的有用信息。而在机械运行过程中要获得某些先验知识本身就是很困难的事,并且现代机械设备更为复杂化、大型化、联合化,一般采集到的信号是多个机械振动的混合信号,这使得对机械振动信号的分析更加困难。因此,如何从混合信号中分离出相对应的各个振动源信号就尤为重要。独立分量分析(Independent ComponentAnalysis,简称ICA)分离方法是在先验知识未知的情况下,以统计独立性为标准,将由相互统计独立的源信号混合的信号分离为各自独立的分量[1]。这为分离混合机械振动信号,研究机械运行状态提供了一种途径[2-3...&
(本文共7页)
权威出处：
1引言盲源分离(blind source separation,BSS)技术是指在源信号及传输通道特性未知的情况下,根据源信号的统计特性,仅由观测信号恢复、分离源信号的过程,已广泛应用在语音处理、生物医学、通信、水下声学等领域中,并取得一定成果[1]。应用BSS处理机械振动信号的研究到20世纪末才出现[2],这为机械设备的状态监测和故障诊断提供了新的途径。基于传统BSS技术的机械振动信号处理方法大都限于窄带、平稳的相互独立源信号,如JADE(joint approximative diagonalizationof eigenmatrix)[3]、FastICA(fast independent componentanalysis)[4]等。实际中,机械振动信号往往是非平稳的卷积混合信号,并且各源信号之间不能完全满足统计独立的假设,若直接采用传统BSS算法,将出现分离效果不理想,甚至不能分离的情况。国内外很多学者已致力于该方向的...&
(本文共5页)
权威出处：
扩展阅读：
CNKI手机学问
有学问，才够权威！
出版：《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司
地址：北京清华大学 84-48信箱 大众知识服务
互联网出版许可证 新出网证(京)字008号
京ICP证040431号
服务咨询：400-810--9993
订购咨询：400-819-9993
传真：010-以下试题来自：
单项选择题旋转机械状态监测系统除了能自动连续地检测轴振动、轴位移和振动加速度信号参数外，还可以检测（）。
D.以上三项
为您推荐的考试题库
您可能感兴趣的试卷
你可能感兴趣的试题
A.轴振动信号
B.轴位移信号
C.振动加速度信号
D.以上三项
B.新的直线
C.矩形波曲线
D.正弦波曲线
A.直流电流
B.交流电压
C.直流电压
D.交流电流
B.锯齿波曲线
C.矩形波曲线
D.正弦波曲线
A.恒定的直流电流信号
B.恒定的交流电流信号
C.变化的正弦波信号
D.变化的方波信号本类论文推荐大型旋转机械振动信号采集与处理系统的研究_图文_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
大型旋转机械振动信号采集与处理系统的研究
阅读已结束，下载文档到电脑
想免费下载本文？
定制HR最喜欢的简历
下载文档到电脑，方便使用
还剩1页未读，继续阅读
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢

我要回帖

更多关于 旋转机械振动 的文章

 

随机推荐