面向电力风机监测系统设计与实现

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1、硕士学位论文面向电力风机监测系统设计与实现DESIGNANDIMPLEMENTATIONOFPOWERFANMONITORINGSYSTEM党文超哈尔滨工业大学2016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面向电力风机监测系统设计与实现硕士研究生：党文超导师：田丽副教授申请学位：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：2016年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TN407U.D.C:621.3DissertationfortheMaste

2、rDegreeinEngineeringDESIGNANDIMPLEMENTATIONOFPOWERFANMONITORINGSYSTEMCandidate：DangWenchaoSupervisor：Prof.TianLiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：MicroelectronicsandSolid-StateElectronicsAffiliation：SchoolofAstronauticsDateofDefence：June,2016Degree-Conferring-

3、Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要当今世界，对电能的需求是不可或缺的，电力风机作为电力产业的关键设备，正在向着大型化、复杂化、自动化、高速化的方向发展。然而，电力风机在运行过程中的产生的故障问题也越来越突出，造成人力、物力、财力的巨大损失。而大部分的监测系统缺乏实时性、可靠性，不能够及时的对风机状态进行监测以及故障进行诊断。“中国制造2025”表明智能化制造是工业制造发展必然趋势。因此，设计实现电力风机监测系统，对其状态进行智能化地实时监测具有重要的意义。本文针对电力风机监测的

4、需求，设计并实现了一套智能化的监测系统，主要监测大型风机设备的温度、压力、振动传感器信号。其中温度信号为电压型信号，压力、振动信号为工业标准的4-20mA的电流信号。系统整体基于ARM进行设计。主控制板采用4个STC15W204S作为ADC，采集4路高速的风机轴承振动电流信号，信号带宽小于200Hz，采样速率1KHz，采样精度12bit，各个通道进行电气隔离，采用高速模拟串口115200bps实现各通道数据传输至STM32微控制器。多通隔离同样采用8个STC15W204S作为ADC，实现8路全隔离的直流信号采集，采样频率10Hz，采样精度14bit，采用

5、模拟串口9600bps传输至STM32微控制器。RTD信号采集模块通过精准电流源电路产生精度1‰的1mA电流输入至RTD传感器，并采用STM32内嵌ADC实现8通道连续扫描采样采集RTD传感器两端电压，并通过软件进行限幅平均滤波，采样频率60Hz，采样精度12bit。24路数字输入板卡实现电平转换值0V、3.3V，采用STM32的IO进行数字逻辑电平采集。各个板卡之间采用基于Modbus的RS485总线实现一主多从的通信，通过主控制板的以太网模块，采用基于TCP/IP的uIP协议实现与PC端上位机的通讯，上位机软件采用C#语言基于.NET框架采用C/S模

6、式，通过Socket与下位机实现数据的网络通信，实现各类传感器信号的人性化的显示、存储、控制功能，对风机工作状态进行实时的监测。最后，论文针对风机故障诊断技术，采用SOM神经网络算法，通过MATLAB仿真测试表明，SOM算法能够有效地判断风机振动信号的故障类型，准确率可达100%。系统测试结果表明，系统各个功能以及性能满足设计需求，能够与上位机实现良好的通信、风机状态的实时监测，系统具有良好的稳定性、扩展性、易用性。关键词：电力风机；数据采集；健康监测；神经网络-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractNowadays,thedemandfor

7、electricityisessential.Astheelectricityindustrypivotalequipment,powerfanisbecominglarge,complex,intelligentandhigh-speed.Asthesametime,theproblemoffan’smalfunctionisbecomingmoreandmoreserious,bringingahugelossofhumanresources.While,mostmonitoringsystemisshortofperformanceinreal-t

8、imeandreliability,whichcan’tmonitorfan’s