基于DSP和SVM的水泵故障診斷關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著機械設(shè)備朝著精密化、復(fù)雜化和高度集成自動化方向不斷發(fā)展,設(shè)備的可靠、穩(wěn)定運行對工業(yè)生產(chǎn)具有重要的意義。水泵機組作為部分工業(yè)生產(chǎn)過程中的核心關(guān)鍵設(shè)備,已廣泛應(yīng)用于核電、石油化工、水電等領(lǐng)域。一旦水泵出現(xiàn)故障,輕則降低生產(chǎn)效率,重則造成經(jīng)濟損失,甚至出現(xiàn)危及生命財產(chǎn)安全的惡性事故。因而,監(jiān)測水泵運行狀態(tài),對其故障先兆進(jìn)行及時診斷,對提高水泵設(shè)備運行可靠性具有重要理論意義和工程實用價值。
　　 論文引入小波變換和Lipschitz

2、指數(shù)信號分析方法,提出一種Lipschitz指數(shù)與支持向量機(SVM)相結(jié)合的水泵故障診斷措施。針對水泵振動信號快速采集的需要,利用示波器高速數(shù)據(jù)采集電路設(shè)計原理,采用先入先出(FIFO)數(shù)據(jù)緩存器與模數(shù)轉(zhuǎn)換器相結(jié)合的方案,設(shè)計了水泵振動信號快速采集電路。在進(jìn)一步研究中,采用小波變換模極大值(WTMM)分析信號奇異性,并根據(jù)WTMM與Lipschitz指數(shù)之間的關(guān)系計算信號Lipschitz指數(shù),利用信號Lipschitz指數(shù)值和奇異點

3、位置分析信號特征值。論文提出以信號Lipschitz指數(shù)均值與方差,相鄰奇異點時間間隔均值與方差作為SVM輸入?yún)?shù)向量,構(gòu)造了水泵故障診斷樣本集,利用SVM模型建立方法,訓(xùn)練得到了水泵故障診斷模型,解決水泵故障診斷樣本缺乏問題。
　　 本文設(shè)計一套基于MMA7260和TFMS320F2812的水泵振動信號采集系統(tǒng),實現(xiàn)水泵振動信號低電壓、低成本和高速度采集。運用自行研制的水泵振動信號采集系統(tǒng),分別采集水泵正常運行、輕微和嚴(yán)重不平

4、衡、支座輕微和嚴(yán)重松動以及繞組發(fā)熱六種水泵運行狀態(tài)下的大量數(shù)據(jù)。利用WTMM和Lipschitz指數(shù)分析了六種狀態(tài)下的信號奇異性和Lipschitz指數(shù)值,分別計算信號特征值,通過對比分析同一水泵相同運行狀態(tài)下多組振動信號的特征值,驗證其重復(fù)性。根據(jù)水泵振動信號的樣本集,對四種常用核函數(shù)和三種數(shù)據(jù)歸一化方式進(jìn)行逐一分析,優(yōu)化選擇出高斯徑向基(RBF)核函數(shù)及歸一化方式。利用交叉驗證思想選取最優(yōu)SVM參數(shù),建立SVM水泵故障診斷模型。對上