基于虛擬儀器的遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)的研究.pdf

1、隨著Internet技術(shù)的發(fā)展，設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷正在從單機(jī)的現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)與診斷方式向著分布式的遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷方式發(fā)展，后者縮短了收集故障信息的時(shí)間，極大的提高了設(shè)備維護(hù)的時(shí)效性，并且有利于數(shù)據(jù)積累和資源共享。它將帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益，越來越受到國(guó)內(nèi)外的重視。目前，遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)已成為故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。本課題的目的是設(shè)計(jì)一套基于虛擬儀器的遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)。 論文首先研究了時(shí)頻分析的基本理論，并通過分

2、析仿真信號(hào)比較了幾種時(shí)頻分析方法的差別。利用STFT變換、Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布、Cone-Shape Kernel分布四種方法對(duì)滾動(dòng)軸承正常情況以及內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體故障的振動(dòng)信號(hào)分析處理，再用圖象分類的方法對(duì)故障分類。結(jié)果表明，采用這一方法可以取得較好的診斷結(jié)果，其中采用短時(shí)傅立葉時(shí)頻變換，并利用相似度進(jìn)行分類的識(shí)別率可以達(dá)到100％。 然后，論文介紹了遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)的總體方案設(shè)

3、計(jì)，包括硬件的組成，軟件開發(fā)平臺(tái)以及各模塊的主要功能分析。并詳細(xì)討論了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中的關(guān)鍵技術(shù)。利用DataSocket實(shí)時(shí)傳輸技術(shù)實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)功能，采用數(shù)據(jù)屬性方法把采樣點(diǎn)數(shù)、采樣頻率和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)綁定后一起進(jìn)行傳輸，保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊恢滦?；通過FTP技術(shù)將數(shù)據(jù)文件傳送給服務(wù)器，同時(shí)把測(cè)點(diǎn)信息寫入數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了文件系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)相結(jié)合的數(shù)據(jù)管理方法；設(shè)置報(bào)警值，在出現(xiàn)異常時(shí)通過EMAIL將數(shù)據(jù)發(fā)送給分析客戶端；建立了滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)庫(kù)，可