基于dsp和svm水泵故障诊断关键技术的研究

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1、江苏大学硕士学位论文摘要随着机械设备朝着精密化、复杂化和高度集成自动化方向不断发展，设备的可靠、稳定运行对工业生产具有重要的意义。水泵机组作为部分工业生产过程中的核心关键设备，已广泛应用于核电、石油化工、水电等领域。一旦水泵出现故障，轻则降低生产效率，重则造成经济损失，甚至出现危及生命财产安全的恶性事故。因而，监测水泵运行状态，对其故障先兆进行及时诊断，对提高水泵设备运行可靠性具有重要理论意义和工程实用价值。论文引入小波变换和Lipschitz指数信号分析方法，提出一种Lipschitz指数与支持向量机(SVM)相结合

2、的水泵故障诊断措施。‘针对水泵振动信号快速采集的需要，利用示波器高速数据采集电路设计原理，采用先入先出(FIFo)数据缓存器与模数转换器相结合的方案，设计了水泵振动信号快速采集电路。在进一步研究中，采用小波变换模极大值(wTMM)分析信号奇异性，并根据wTMM与Lipschitz指数之间的关系计算信号Lipschitz指数，利用信号Lipschitz指数值和奇异点位置分析信号特征值。论文提出以信号Lipschitz指数均值与方差，相邻奇异点时间间隔均值与方差作为SvM输入参数向量，构造了水泵故障诊断样本集，利用SvM模

3、型建立方法，训练得到了水泵故障诊断模型，解决水泵故障诊断样本缺乏问题。本文设计一套基于MMA7260和TMS320F2812的水泵振动信号采集系统，实现水泵振动信号低电压、低成本和高速度采集。运用自行研制的水泵振动信号采集系统，分别采集水泵正常运行、轻微和严重不平衡、支座轻微和严重松动以及绕组发热六种水泵运行状态下的大量数据。利用wTMM和Lipschitz指数分析了六种状态下的信号奇异性和Lipsch沱指数值，分别计算信号特征值，通过对比分析同一水泵相同运行状态下多组振动信号的特征值，验证其重复性。根据水泵振动信号的

4、样本集，对四种常用核函数和三种数据归一化方式进行逐一分析，优化选择出高斯径向基(RBF)核函数及归一化方式。利用交叉验证思想选取最优SVM参数，建立SvM水泵故障诊断模型。对上述六种运行状态进行故障诊断实验研究，结果表明：Lipschitz指数和SⅥⅥ相结合的方法可有效诊断出水泵故障类型和故障的严重程度，为水泵故障诊断提供了一种有效方法，该方法同样也适用于其它旋转机械设备故障诊断。基于DSP和SVM的水泵故障诊断关键技术研究关键词：水泵，故障诊断，DSP，李氏指数，支持向量机IIABSTRACT。．wlththemec

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