基于LabVIEW的压缩机振动分析与故障诊断方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 一 引言 | 第9-12页 |
| ·课题研究背景 | 第9-10页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第10-12页 |
| 二 压缩机的介绍及工作原理 | 第12-15页 |
| ·轴流压缩机发展概况 | 第12-13页 |
| ·轴流压缩机的基本工作原理 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 三 数据采集系统 | 第15-25页 |
| ·构建数据采集系统 | 第15-21页 |
| ·传感器 | 第16-18页 |
| ·数据采集卡 | 第18-20页 |
| ·驱动程序 | 第20页 |
| ·应用软件 | 第20-21页 |
| ·振动信号采集 | 第21-24页 |
| ·对数据采集卡工具软件MAX的配置 | 第21-23页 |
| ·振动信号采集 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 四 振动信号特征提取 | 第25-37页 |
| ·振动信号分析方法 | 第25页 |
| ·基于LabVIEW的信号特征分析 | 第25-28页 |
| ·振动信号的频谱分析 | 第28-32页 |
| ·LabVIEW与MATLAB的连接 | 第28页 |
| ·振动信号的频谱分析 | 第28-32页 |
| ·小波变换对振动信号分析 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 五 故障信号的识别与诊断 | 第37-42页 |
| ·振动故障主要原因分析 | 第37页 |
| ·模式识别算法 | 第37-39页 |
| ·对振动信号进行分类及故障诊断 | 第39-41页 |
| ·对故障样本信号的分类 | 第39页 |
| ·聚类算法对测试样本的分类和识别 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 六 典型案例 | 第42-52页 |
| ·某电厂300MW汽轮发电机组断叶片故障诊断分析 | 第42-43页 |
| ·某厂烟机断叶片事故过程分析 | 第43-46页 |
| ·某厂合成气压缩机组轴承油膜涡动故障的诊断 | 第46-50页 |
| ·某化肥厂CO2压缩机组传动齿轮磨碰的诊断 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 七 结论与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第58页 |
| 读研期间参加的科研项目 | 第58页 |
