基于LabVIEW矿井风机远程故障诊断系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 故障诊断 | 第11页 |
| 1.3 诊断系统发展历程及研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 故障诊断方法 | 第12-13页 |
| 1.4.1 基于定量模型法 | 第12-13页 |
| 1.4.2 基于定性模型法 | 第13页 |
| 1.4.3 基于历史数据法 | 第13页 |
| 1.5 远程诊断系统 | 第13-14页 |
| 1.6 远程诊断系统相关技术 | 第14-18页 |
| 1.6.1 网络结构 | 第14-15页 |
| 1.6.2 网络通讯 | 第15-16页 |
| 1.6.3 网络接入方式 | 第16页 |
| 1.6.4 数据采集 | 第16-17页 |
| 1.6.5 采样控制与数据预处理 | 第17页 |
| 1.6.6 信号分析与处理 | 第17-18页 |
| 1.7 本课题主要内容和基本结构 | 第18-19页 |
| 第2章 风机振动机理及故障特征分析 | 第19-29页 |
| 2.1 振动机理 | 第19-20页 |
| 2.2 常见故障及特征分析 | 第20-24页 |
| 2.3 时域特征分量分析 | 第24-26页 |
| 2.4 频域特征分量分析 | 第26-27页 |
| 2.5 故障征兆提取及分解 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 系统整体结构及功能 | 第29-32页 |
| 3.1 系统整体目标 | 第29页 |
| 3.2 系统整体结构 | 第29页 |
| 3.3 系统基本功能 | 第29-31页 |
| 3.3.1 硬件部分 | 第29-30页 |
| 3.3.2 软件部分 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 硬件系统方案 | 第32-37页 |
| 4.1 振动监测设备 | 第32-34页 |
| 4.1.1 监测参数 | 第32页 |
| 4.1.2 传感器 | 第32页 |
| 4.1.3 信号调理设备 | 第32-33页 |
| 4.1.4 数据采集卡 | 第33-34页 |
| 4.2 监测点选择 | 第34页 |
| 4.3 监测通道配置 | 第34-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 软件系统设计 | 第37-63页 |
| 5.1 软件平台简介 | 第37-38页 |
| 5.1.1 LabVIEW平台 | 第37-38页 |
| 5.1.2 Access数据库 | 第38页 |
| 5.1.3 MATLAB | 第38页 |
| 5.2 软件系统结构 | 第38-39页 |
| 5.3 软件系统功能的实现 | 第39-62页 |
| 5.3.1 前期准备 | 第39-40页 |
| 5.3.2 采集控制 | 第40-45页 |
| 5.3.3 实时监测 | 第45-47页 |
| 5.3.4 分析诊断 | 第47-51页 |
| 5.3.5 信息管理 | 第51-59页 |
| 5.3.6 远程通信 | 第59-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 信号分析及诊断算法研究 | 第63-78页 |
| 6.1 信号分析 | 第63-69页 |
| 6.1.1 经验模态分解分解 | 第63-64页 |
| 6.1.2 EMD-FFT联合分析 | 第64-65页 |
| 6.1.3 风机振动信号分析 | 第65-69页 |
| 6.2 层次分析诊断算法研究 | 第69-77页 |
| 6.2.1 层次分析法 | 第69-71页 |
| 6.2.2 层次分析诊断算法研究 | 第71-73页 |
| 6.2.3 风机故障权重矩阵 | 第73-76页 |
| 6.2.4 风机故障诊断实例 | 第76-77页 |
| 6.3 本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 导师简介 | 第83-84页 |
| 作者简介 | 第84-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |
