矿井主通风机在线监测与故障诊断系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景 | 第10-11页 |
| ·课题国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·状态监测与故障诊断技术的发展 | 第11-12页 |
| ·旋转机械在线监测与故障诊断系统的发展 | 第12页 |
| ·课题研究内容 | 第12-13页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第13-14页 |
| 2 系统总体方案设计及主要参数测试方法研究 | 第14-20页 |
| ·主要监测参数确定 | 第14-15页 |
| ·通风机主要性能参数的测试方法 | 第15-19页 |
| ·风压的测试 | 第15-16页 |
| ·风量的测试 | 第16-17页 |
| ·轴功率的测试 | 第17页 |
| ·转速的测试 | 第17-18页 |
| ·温度的测试 | 第18页 |
| ·大气参数的测试 | 第18页 |
| ·振动信号的测试 | 第18-19页 |
| ·总体方案设计 | 第19页 |
| ·硬件方案设计 | 第19页 |
| ·软件方案设计 | 第19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 3 通风机故障诊断及诊断方法的研究 | 第20-48页 |
| ·通风机主要故障分析 | 第20-23页 |
| ·通风机常见故障类型 | 第20-22页 |
| ·通风机常见故障的特征频率 | 第22-23页 |
| ·故障诊断方法分析 | 第23-24页 |
| ·信号处理方法分析 | 第24页 |
| ·小波包算法 | 第24-32页 |
| ·小波包定义与性质 | 第25-26页 |
| ·小波包分解 | 第26-28页 |
| ·小波函数及小波基函数定义 | 第28页 |
| ·常用小波基函数 | 第28-32页 |
| ·小波分析与傅里叶变换比较 | 第32-33页 |
| ·小波包分解及特征提取的仿真分析 | 第33-39页 |
| ·确定信号突变点 | 第33-36页 |
| ·小波消噪 | 第36-39页 |
| ·基于小波分析的故障特征提取方法 | 第39-42页 |
| ·小波包分解层数的选择 | 第39页 |
| ·最佳小波基的选择 | 第39-41页 |
| ·基于小波包的故障特征提取方法 | 第41-42页 |
| ·小波分析和神经网络的结合途径 | 第42-43页 |
| ·人工神经网络及 BP 算法 | 第43-47页 |
| ·人工神经网络的基本特征和性质 | 第43-44页 |
| ·BP 网络及 BP 网络算法 | 第44-46页 |
| ·神经网络设计 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 4 系统硬件方案与实现 | 第48-53页 |
| ·测点选择与传感器布置 | 第48-49页 |
| ·传感器的选择 | 第48-49页 |
| ·传感器布置及测点选择 | 第49页 |
| ·抗频混调理电路设计 | 第49-50页 |
| ·数据采集模块 | 第50-51页 |
| ·硬件总体方案确定 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 5 系统软件方案与实现 | 第53-62页 |
| ·软件平台的选择 | 第53-54页 |
| ·LabVIEW 开发平台 | 第53-54页 |
| ·Matlab 开发平台 | 第54页 |
| ·系统软件结构 | 第54-55页 |
| ·软件结构功能及实现 | 第55-61页 |
| ·登录验证模块 | 第55-56页 |
| ·主界面和菜单 | 第56-57页 |
| ·参数测试模块 | 第57-59页 |
| ·故障诊断模块 | 第59-60页 |
| ·数据管理 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 6 实验验证 | 第62-73页 |
| ·实验设备 | 第62页 |
| ·系统性能分析 | 第62-65页 |
| ·系统模拟量测试通道精度分析 | 第63-65页 |
| ·系统数字量测试通道精度分析 | 第65页 |
| ·实验验证 | 第65-72页 |
| ·大气温湿度实验 | 第66-67页 |
| ·风量实验 | 第67-69页 |
| ·转速实验 | 第69-70页 |
| ·振动实验 | 第70-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 7 结论 | 第73-75页 |
| ·结论 | 第73页 |
| ·展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 附录Ⅰ攻读硕士研究生期间发表的学术论文 | 第78页 |
