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生产作业标准化(电机类)
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电机轴承异音分析与解决.doc
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3秒自动关闭窗口基于异音检测的电机故障诊断方法--《五邑大学》2014年硕士论文
基于异音检测的电机故障诊断方法
【摘要】：在自19世纪发电机和电动机问世以后,由于可以方便的使用电能,电机给我们带来了源源不断的动力,把人们从繁重的劳动中解放出来。电机的使用非常广泛,从钢厂的轧钢机到自来水厂的水泵,再到家用空调、洗衣机及到人们日常佩戴的手表,都靠电机来驱动。随着经济的快速发展,越来越多的家用电器进入了普通大众的家庭里。像空调,风扇以及洗衣机等更是成为人们日常的生活用品。2013年仅仅空调的产量就达到了1.1亿之多。而空调的主要动力部件为电机,如果加上洗衣机等家用电器,电机的数量更是巨大。因此,如果电机的故障率高,不仅导致经济上的巨大损失,而且还严重影响到人们的日常生活。因此,在出厂之前,检测电机的故障就非常必要。
而传统的电机故障是温度检测、振动检测、电流检测等。但在产线上要迅速且准确地测量如此巨大数量的电机,应用传统的检测电机参数的方法很难识别出电机·故障。因此,目前小型电机产线上的检测方法普遍采取快捷方便的人工听音方法。因为,电机运行时会发生振动,由于吸声率低,电机会向外辐射出声音。而正常运转的电机声音与发生故障电机的声音是不一样的。因此,检测电机的声音特征是最简便直接的。而由于在当前工厂实际生产过程中,电机的故障率是很低的,且很难收集到足够多的各类故障样本。而一般人工智能方法都是利用样本统计的基础上进行分类的方法,需要充分多而且能完整表达各类故障的分布特征的样本进行训练,以得到拥有足够泛化能力的判别函数。所以,神经网络算法与传统模式识别在这一中状况下应用具有相当的难度。
针对这个问题,提出了基于支持向量机的一类学习算法。即搜集足够数量的正常无异音的电机样本,运用一类学习算法建立一个判别电机声音是否异常的判别函数。即只需要正常电机的声音特征样本而无需有故障的电机声音样本。凡是检测有不符合正常电机声音特征的样本一律判为有故障样本。在实际应用中,只判断电机的声音是否是“正常”,且保证通过判断的电机一定是“正常”无故障的,而不通过的可允许少量“正常”无故障样本。因此,基于以上只需正常电机样本,而听起来存在异音的样本都认为是有故障的。提出这种基于异音检测的方法。
本文利用声传感器在电机的轴向位置采集电机的声信号,对电机声信号进行信号处理,从电机声信号的频谱中提取特征。利用无异音样本而无需有故障的样本建立判别函数。最后,通过采集的各类故障样本来检验这种方法的有效性。实验表明,该方法能很好的解决这个问题。
论文的最后是对本文进行工作总结,并对今后的发展方向与研究工作进行了讨论。
【关键词】：
【学位授予单位】：五邑大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2014【分类号】：TP277【目录】：
摘要4-6Abstract6-10第一章 绪论10-15 1.1 课题背景及研究意义10-12 1.2 电机故障检测国内外研究现状12-14 1.3 本课题研究的主要内容14-15第二章 电机噪声相关研究15-20 2.1 电机噪声的类别15-16
2.1.1 电磁异声15
2.1.2 机械噪声15-16 2.2 电机噪声的成因16-18
2.2.1 定子异常产生的电磁噪音16
2.2.2 转子绕组故障引起的电磁噪音16-17
2.2.3 气隙不均匀导致的电磁噪声17
2.2.4 造成旋转电机异常噪声的其他因素17-18 2.3 采集电机噪声18-19
2.3.1 电机噪声测定的声学环境18-19 2.4 本章小结19-20第三章 信号预处理20-27 3.1 引言20 3.2 声音信号预处理的一般方法20-25
3.2.1 信号去直流分量20
3.2.2 消趋势20-22
3.2.3 数字滤波处理22-25 3.3 本章小结25-27第四章 异音识别理论27-45 4.1 理论基础知识27-34
4.1.1 PCA理论27-33
4.1.2 PCA方法总结33-34 4.2 支持向量机34-44
4.2.1 支持向量机理论34-35
4.2.2 支持向量机数据描述35-37
4.2.3 核函数理论37-39
4.2.4 特征空间39-41
4.2.5 基于支持向量数据描述的分类问题研究41-44 4.3 本章小结44-45第五章 基于异音检测的电机故障检测方法45-57 5.1 声音信号预处理46-49
5.1.1 信号去趋势项46-48
5.1.2 电机信号的滤波处理48-49 5.2 基于PCA的特征提取49-50 5.3 构造分类器50-52 5.4 实验结果及分析52-55 5.5 本章小结55-57第六章 总结与展望57-59 6.1 课题的主要工作与结论57 6.2 展望57-59参考文献59-64攻读硕士学位期间发表和完成的论文64-65致谢65-66
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