旋转机械振动测试信号时域及频域特征分析开题报告

 2020-02-20 10:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

旋转机械是工业上应用最广泛的机械。许多大型旋转机械,如:离心泵、电动机、发动机、发电机、压缩机、汽轮机、轧钢机等,还是石化、电力、冶金、煤炭、核能等行业中的关键设备,对这些设备加强监测,防止发生故障,具有十分重要的意义[1]。在对设备进行监测和故障诊断中,大多都采用对设备进行振动状态监测,所以对振动信号进行有效地分析,使用不同的分析方法来获得振动信号的特性参数,这种方法是机械设备实现故障诊断的主要措施。其中时域分析法和频域分析法为常用的两种振动信号分析方法。

国内于上世纪八十年代开始将振动状态监测和故障诊断技术运用于旋转机械领域,此后该技术在相关领域的研究和应用发展迅速[2]。信号是信息的载体,采用合适的信号分析处理方法以获取隐藏于传感观测信号中的重要信息(包括时域与频域信息等),对于许多工程应用领域均具有重要意义[3][4]。卢文祥、杜润生、洪迈生等通过时域波形分析,揭示了信号波形的结构特性。相关分析为工程应用提供重要信息, 特别对在噪声背景下提取有用信息, 更显示它的实际应用价值。统计分析则是研究随机信号的一种有效方法, 它是从统计的观点来描述随机信号的时域统计特性, 主要有时域统计特征参数识别、概率密度分析与累计量分析等等[5] 但是,张发启[6]通过研究指出信号的时域分析描述的是幅值随时间变化的关系,除单频率分量的简谐波外很难明确揭示信号的频率组成和各频率分量大小,为此应对信号进行频谱分析。傅立叶变换是频域分析法中最有代表性的一种。六十年代中期快速傅立叶变换 (fft) 算法的出现, 曾极大推动了这种频谱分析技术的发展, 使得频域分析方法得到广泛应用。不过,严普强、黄长艺、卢文祥、张贤达,保铮[7][8][9]等也指出对于非平稳信号分析和处理傅立叶变换往往是不够的。为适应这一需要人们提出并发展了一些新的信号谱分析理论方法, 例如小波变换等等, 它们在一定程度上弥补了傅立叶变换的不足。总之, 信号的时域描述直观反映信号瞬时值随时间变化的情况, 而信号的频域描述则反映信号的频率组成及幅值、相角之大小。为了解决不同问题, 往往需要掌握信号不同方面的特征, 因而可采用不同的描述方法。

机械故障监测与诊断一般可以分为三个部分:首先是利用测试仪器在现场提取机械设备的故障信号;其次利用已知的信号分析理论对提取的信号进行分析, 提取故障特征;最后根据故障特征与已知的故障库进行匹配、识别, 达到故障诊断的目的。其中最为关键的是提取各种故障的特征, 信号处理是特征提取最常用的方法[10]。鞠萍华[11]深入研究了旋转机械及其早期故障的基本特点、多分辨分析技术、hilbert-huang变换、多分辨emd方法、时频域平均技术、循环平稳理论以及基于局域均值分解的时频分析方法等信号分析处理技术,对旋转机械故障信号的消噪、解调、特征放大技术、时频表示等特征提取技术进行了深入的研究。

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2. 研究的基本内容与方案

    1. 研究内容

主要完成机械振动信号处理方法的研究现状总结归纳、振动信号测试理论总结归纳、振动信号时域及频域分析理论总结归纳、针对往复式空压机振动信号,利用matlab编程对其进行时域分析,并提取典型时域特征参数,同时进行功率谱分析,得到频域特征。

    1. 研究目标

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      3. 研究计划与安排

      1. 查阅相关文献资料,整理研究思路并规划出相关路线,完成开题报告和翻译工作;(第1周—第3周)

      2. 查找并阅读文献,总结归纳国内外旋转机械振动信号处理方法的研究现状、详细研究振动信号测试及其时域、频域分析理论;(第4周—第5周)

      3. 学习并熟练掌握matlab信号处理编程,为后续研究提供技术支持;(第6周—第8周)

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        4. 参考文献(12篇以上)

        [1]张在新,康素坤,张新.浅析振动分析技术在旋转机械设备故障诊断中的应用[j]

        [2]旋转机械振动监测及故障诊断[m].机械工业出版社,1991

        [3]冯凯.工程测试技术[m].西安:西北工业大学出版社, 2003.

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