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时间:2019-03-16
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1、硕士学位论文基于冗余技术的电力风机健康监测系统的设计与实现DESIGNANDIMPLEMENTATIONOFPOWERFANHEALTHMONITORINGSYSTEMBASEDONREDUNDANCE董文豪哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号:TN407学校代码:10213国际图书分类号:621.3密级:公开工学硕士学位论文基于冗余技术的电力风机健康监测系统的设计与实现硕士研究生:董文豪导师:张海峰副教授申请学位:工学硕士学科:微电子学与固体电子学所在单位:航天学院答辩日期:2018年6月授予学位单位:哈尔滨工业大学
2、ClassifiedIndex:TN407U.D.C:621.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringDESIGNANDIMPLEMENTATIONOFPOWERFANHEALTHMONITORINGSYSTEMBASEDONREDUNDANCECandidate:DongWenhaoSupervisor:Prof.ZhangHaifengAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:Microelectronics
3、andSolid-StateElectronicsAffiliation:SchoolofAstronauticsDateofDefence:June,2018Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要时代日新月异,电力风机作为电力生产环节的一个重要的组成部分,人们对它的稳定性、可靠性和安全性都有着很高的要求。然而由于电力生产情况复杂、现场环境恶劣,工人很难及时、有效地对设备问题点进行快速定位,并进行针对性的维修。本课题
4、针对这一问题,设计并实现了一套基于冗余技术的电力风机健康监测系统,本系统能够在保障监测系统稳定性的情况下对风机的运行状态进行实时、有效的健康监测,从而保证了风机能够较为平衡、高效地投入生产工作。本课题设计了带有冗余功能的数据采集主控板。此控制板采用双处理器工作模式,以i.MX6UL核心板为主处理器,以STM32F103RCT6芯片为从处理器。从处理器以SPI通信进行状态监测,根据主机状态进行主从机工作模式切换。通过ADC转换模块采集振动信号,通过RS485总线获取过来的风机状态信号,并通过4G模块发送到云平台。本课题设计了云
5、端数据库软件和本地监控主机软件。云端数据库软件用于接收来自数据采集主控板的风机状态数据,并进行数据库存储。本课题设计的本地监控主机软件向上述的数据库中调取数据并转化为实际的物理量,在软件上实时显示,并提供数据下载、数据曲线显示、历史数据查询等功能。实现了对风机状态的远程实时的状态监测功能。本课题基于机械故障特征分析,采用小波包分解—经验模态分解的故障特征提取算法,将小波包分解去噪后的信号通过经验模态分解算法提取出机械故障特征向量,并将其输入到BP神经网络中,通过训练、模拟、仿真,验证了其能够实现对风机故障的诊断。最后,本论文
6、针对系统设计给出了部分测试方案和整体测试方案。通过测试结果验证,本系统实现了处理器的冗余功能,保证控制模块可以稳定、可靠的运行。各个模块之间可以协同合作,完成任务需求,能够实现对电力风机的健康状态的在线观测、诊断,整个系统具有较高的可靠性和稳定性。关键词:电力风机;冗余;健康监测;小波包分解—经验模态分解-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractAsthetimeschange,thepowerfanbecomesanimportantpartofthepowerproductionprocess.Peopleha
7、vehighrequirementsforitsstability,reliabilityandsafety.However,duetothecomplexpowerproductionconditionsandtheharshon-siteenvironment,itisdifficultforworkerstoquicklyandeffectivelylocateequipmentproblemsandperformtargetedmaintenance.Tosolvetheseissues,thisprojectdes
8、ignedandimplementedanpowerfanhealthmonitoringsystembasedonredundanttechnology.Thesystemcanprovidereal-timeandeffectivehealthmonitoringfortheopera
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