基于LabVIEW的电机滚动轴承故障诊断系统的研究与实现
摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5页 |
第一章 绪论 | 第8-14页 |
1.1 课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
1.2 滚动轴承故障诊断的研究内容 | 第9-10页 |
1.3 滚动轴承故障诊断技术的国内外研究现状 | 第10-11页 |
1.3.1 国外研究现状 | 第10页 |
1.3.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
1.4 本文的主要研究工作 | 第11-12页 |
1.5 本文的章节安排 | 第12-14页 |
第二章 滚动轴承故障诊断的原理与技术 | 第14-22页 |
2.1 滚动轴承的典型结构 | 第14页 |
2.2 滚动轴承的故障表现形式 | 第14-16页 |
2.3 滚动轴承的故障诊断常用方法 | 第16-17页 |
2.4 滚动轴承的振动机理 | 第17-18页 |
2.5 滚动轴承故障振动特征分析 | 第18-20页 |
2.5.1 滚动轴承故障特征频率 | 第18-20页 |
2.5.2 滚动轴承固有振动频率 | 第20页 |
2.6 本章小结 | 第20-22页 |
第三章 基于振动信号的轴承故障诊断方法 | 第22-39页 |
3.1 时域分析法 | 第22-23页 |
3.1.1 有量纲参数 | 第22页 |
3.1.2 无量纲参数 | 第22-23页 |
3.2 频域分析法 | 第23-25页 |
3.3 Hilbert包络分析 | 第25-26页 |
3.3.1 包络解调原理 | 第25页 |
3.3.2 Hilbert变换解调 | 第25-26页 |
3.4 小波分析 | 第26-31页 |
3.4.1 连续小波变换 | 第27-28页 |
3.4.2 离散小波变换 | 第28-29页 |
3.4.3 Mallat算法 | 第29页 |
3.4.4 基于小波分解的去噪方法 | 第29-31页 |
3.5 小波包及其能量谱 | 第31-33页 |
3.6 经验模态分解方法 | 第33-37页 |
3.6.1 EMD方法的基本原理 | 第33-35页 |
3.6.2 改进的EMD方法 | 第35-37页 |
3.7 轴承故障综合诊断方法 | 第37-38页 |
3.8 本章小结 | 第38-39页 |
第四章 滚动轴承故障诊断系统设计 | 第39-55页 |
4.1 轴承故障诊断系统设计方案 | 第39页 |
4.2 信号采集系统的硬件电路设计 | 第39-44页 |
4.2.1 振动传感器的选择及恒流源设计 | 第40-42页 |
4.2.2 振动信号调理电路 | 第42页 |
4.2.3 速度测量电路 | 第42-43页 |
4.2.4 基于DSP的数据采集仪 | 第43-44页 |
4.3 DSP数据采集与发送程序设计 | 第44-45页 |
4.4 轴承故障诊断软件设计 | 第45-53页 |
4.4.1 软件总体架构 | 第46页 |
4.4.2 登录认证模块 | 第46-47页 |
4.4.3 诊断系统主界面 | 第47-48页 |
4.4.4 信号采集与存储模块 | 第48-49页 |
4.4.5 时域分析模块 | 第49-50页 |
4.4.6 转速与故障特征频率计算模块 | 第50-51页 |
4.4.7 小波去噪与Hilbert解调模块 | 第51-52页 |
4.4.8 改进EMD与Hilbert解调模块 | 第52-53页 |
4.5 本章小结 | 第53-55页 |
第五章 实验结果与分析 | 第55-66页 |
5.1 实验对象 | 第55页 |
5.2 实验平台的搭建 | 第55-57页 |
5.3 实验步骤 | 第57页 |
5.4 实验数据的处理与分析 | 第57-65页 |
5.4.1 时域参数分析 | 第57-59页 |
5.4.2 轴承故障特征频率的计算 | 第59页 |
5.4.3 小波去噪与Hilbert解调分析 | 第59-63页 |
5.4.4 改进EMD与Hilbert解调分析 | 第63-64页 |
5.4.5 故障诊断方法对比 | 第64-65页 |
5.5 本章小结 | 第65-66页 |
第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
6.1 总结 | 第66页 |
6.2 展望 | 第66-68页 |
参考文献 | 第68-71页 |
插图清单 | 第71-73页 |
表格清单 | 第73-74页 |
攻读硕士学位期间研究成果 | 第74-75页 |
致谢 | 第75页 |