【摘 要】
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电机的状态监测与故障诊断一直以来都是人们研究的重要课题,而振动作为电机运转过程中存在的一种明显现象,其中包含很多可用的信息。在运行过程中,电机如果因某些原因出现异常或发生故障,其特征便能在振动信号频谱中较为明显地体现出来,因此,对电机的振动特性进行研究,是及时发现电机故障的一种非常有效的途径。如今利用传感器与数据采集卡,能方便高效地对电机振动信号进行采集,而数字信号处理技术与人工智能技术的发展也使
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电机的状态监测与故障诊断一直以来都是人们研究的重要课题,而振动作为电机运转过程中存在的一种明显现象,其中包含很多可用的信息。在运行过程中,电机如果因某些原因出现异常或发生故障,其特征便能在振动信号频谱中较为明显地体现出来,因此,对电机的振动特性进行研究,是及时发现电机故障的一种非常有效的途径。如今利用传感器与数据采集卡,能方便高效地对电机振动信号进行采集,而数字信号处理技术与人工智能技术的发展也使对振动信号的分析与处理变得十分快速和准确。前者搭配上位机软件完成对振动信号的采集和实时监测,后者通过相关算法实现对振动信号的分析和处理,两者相结合,便能较好地完成对电机的运行状态监测和故障分析诊断。本文根据电机状态监测与故障诊断的基本原理,利用振动传感器以及数据采集卡获取电机的振动数据;采用可视化、面向对象的设计方法,在Windows系统下使用Visual Studio C#编程语言和采集卡的相关API函数进行模块化设计,开发了简洁、高效、功能齐全的上位机软件,在实时采集方式下使用多媒体定时器实现了1ms间隔采样,在缓存采集方式下实现了48KHz高速采样;使用MATLAB通过小波分析、SVD等方法对数据进行处理,通过BP神经网络、SVM进行分类识别,实现了对电机异常信号的识别判断,最后将MATLAB数据分析处理代码通过上位机程序调用,实现了整个系统的一体化。该系统实现了电机的实时信号波形显示、异常报警、数据存储、历史数据查询以及数据分析功能,并通过实验测试验证了系统的合理性与可靠性。实验结果证明,本文所设计的电机状态监测与故障诊断系统能够在电机运行时进行实时监控,并能在电机出现异常时迅速作出判定并进行分析,有效地查明异常原因,具有很好的实际应用价值以及进一步开发完善的价值。
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