旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷實(shí)驗(yàn)臺的研究.pdf

1、旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的研究對于避免災(zāi)難性事故和巨額經(jīng)濟(jì)損失具有重要的意義。為了把科研成果移植到實(shí)驗(yàn)教學(xué)中，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)小型的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，目的在于使學(xué)生了解旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)過程中一般會(huì)出現(xiàn)的故障、所造成的危害及其診斷的方法。 本文設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)由旋轉(zhuǎn)機(jī)械實(shí)驗(yàn)臺、電渦流傳感器、光電傳感器、信號調(diào)理模塊、數(shù)據(jù)采集卡和上位機(jī)實(shí)驗(yàn)操作軟件構(gòu)成。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)主要模擬轉(zhuǎn)子的不平衡故障，監(jiān)測并采集轉(zhuǎn)子的振動(dòng)數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)。使用時(shí)域特征分析和

2、小波包頻域能量分析，提取轉(zhuǎn)子振動(dòng)數(shù)據(jù)的故障特征。對故障特征進(jìn)行了特征評估，根據(jù)評估結(jié)果選擇用于建立故障診斷模型的特征。故障診斷模型分別采用后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP)，自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SOC)和支持向量機(jī)(SVM)。分析了特征數(shù)量和訓(xùn)練樣本數(shù)量對BP網(wǎng)絡(luò)故障診斷性能的影響，并比較了BP網(wǎng)絡(luò)、SOC網(wǎng)絡(luò)和SVM的結(jié)構(gòu)和故障診斷性能。SOC網(wǎng)絡(luò)和SVM不僅結(jié)構(gòu)更易于確定，而且故障診斷性能也要優(yōu)于。BP網(wǎng)絡(luò)。在轉(zhuǎn)子微小不平衡狀態(tài)下，針對故障特