Matlab环境下基于声卡的转子实验台振动信号数据采集系统开题报告

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1、开题报告Matlab环境下基于声卡的转子实验台振动信号数据采集系统1选题的背景、意义当今企业中大型旋转机械是一个非常关键的生产设备，转子是这些机械主要组成部分，一旦转子出现了故障，设备就不能正常的运行了。对设备开展状态监测及故障诊断这些工作，保障设备安全可靠的运行，可以取得非常大的经济和社会效益。大型旋转机械的故障一般会在振动状况方面体现出来，所以，根据振动信号进行监测与诊断目前是设备维护管理的主要手段[1]。通过这几年的发展与完善，旋转机械振动故障诊断已经形成相对完备的理论与技术体系。故障诊断的前提是故障信

2、息处理技术，它在提高诊断的准确性和可靠性方面处于非常重要的地位。常规的故障信息处理技术包括故障信号检测和故障信号分析处理两个部分。测量的信号一般包括振动、温度、噪声、压力、电流、电压等信号中的一种或几种。随着现在电子化和计算机化，现在传感器越来越小型化、精密化[2]。这些年，国外某些企业以与一般传感器同样的价格推出智能传感器，使得故障信号检测在不影响系统运行的前提下更易于实现，不仅提高了精度还提高了本身的可靠性。最近，日本推出非接触式测量技术，很大程度地拓宽了故障信号的测量范围，虽然在测量精度上还不能能满足要

3、求，但它预示了信号检测技术的一个发展方向。故障信号分析处理是对检测到的各种状态信息进行加工、变换，以提取故障征兆。目前，傅立叶（Fourier）分析和相应的FFT快速算法是应用最广泛的故障信号分析处理方法。用FFT算法实现包括有频谱分析、相干分析、相关分析、传递函数分析、细化谱分析、时间序列分析、包络分析、倒频谱分析等[3]。以上说的分析方法在故障诊断过程中将会有重要的作用，因为傅立叶分析方法只适合于分析连续的、平稳的时域信号，所以为了比较好地分析处理工程应用领域中大量的非平稳信号，人们把小波（wavelet

4、）和分形（fractal）这两种新的工具引入到故障信号的分析处理中[3]。这些在理论和应用都很广泛，预示着在故障诊断领域中将获得广泛的应用。其实在故障发生时，专家往往凭自身感觉到一些数据来描述事实，他们是在系统的结构和故障发生的历史上，很快地做出正确的判断。这种感性知识的获取和经验知识的表达和处理过程，事实上就是故障信息的智能处理技术[4]。在模糊诊断系统中，是基于经验知识的智能化信息处理技术表现在故障征兆对故障原因的支持程度或否定程度的建立上；在专家这方面中，则表现在各类诊断知识的获取和组织表达上[5]。近

5、几年，人们对诊断知识的获取、表达、组织和推理方法作了大量的研究，但目前仍没有获得突破性进展。综上所述，状态监测及故障诊断这些工作，保障设备安全可靠的运行，可以取得非常大的经济和社会效益.在各个领域都有很大的用处，可以提高各领域的工作效率以及减少成本，还可以使很多领域工作简便化。2相关研究的最新成果及动态我国在“八五”期间，一些高校在对“大型旋转机械状态监测、分析及故障诊断技术研究”上在对故障机理研究上进行了全面及深入的研究。比如在机械故障机理中，提出应用轴线标高变化识别轴系稳定性的方法；在机电耦合动态分析研究

6、中，对AC/DC联合电力系统进行同步谐振和轴系扭振研究[6]。并对各种热力状态诱发故障故障机理研究，对热参数变化引起的故障进行分析和研究。通过这些研究所产生的成果使得我国在旋转机械研究方面提高到了一个新的水平。旋转机械在发生故障时经常是在振动状况方面得到体现。许多专家学者应用转子动力学理论对旋转机械的故障机理进行了研究，从而可以为旋转机械振动故障诊断方面奠定基础。旋转机械在运行中发生的故障一般是处于非线性振动状态，陈予恕等专家应用非线性动力学理论，专门针对发电机组轴系存在的关键振动问题，建立起了转子非线性动力

7、学模型[1]。这方面，从理论、试验和数值计算等方面，对各种故障因素影响下的动力学行为进行了综合分析，并且提出了对轴系振动故障进行综合治理的处理方案[7]。国内所开发的动态信号采集与分析软件系统也在不断涌现。最具代表性的有：DAS-1动态信号分析和故障诊断系统、北京东方振动与噪声技术研究所的DASP系统、北京波普科技有限公司开发的vibsys振动信号采集、南京航空航天大学的VAMS系统等。这些在信号采集、模态参数识别以及谱分析等几个方面都有自己的优点，还在工程结构设计、试验教学、故障诊断等方面有着重要作用。近3

8、0年来，设备故障诊断技术不断吸取现代科学技术发展的新成果，从理论到实际应用都有迅速的发展，至今已发展成为集数学、物理、力学、化学、电子技术、计算机技术、信息处理、人工智能等各种现代科学技术于一体的新兴交叉学科[3]。美国Sohre.J.S1968年发表的论文“高速涡轮机械运行问题(故障)的起因和治理对旋转机械的典型故障征兆和原因进行了全面的描述和归纳[6]。他将典型故障归纳为9类37种。该项研究成果