基于虚拟仪器的电机振动测试分析系统答辩PPT 26页

'基于虚拟仪器的电机振动测试分析系统答辩人：蒋威指导教师：吴建华教授 主要内容相关背景介绍电机振动测试系统设计电机振动信号的采集和分析支持向量机与电机故障诊断总结与展望 相关背景介绍电机振动的研究已有较为系统的总结新的技术不断应用到电机振动的研究电机振动测试分析系统的应用前景目前存在的局限性一般的传统分析仪器功能较差，专用的先进分析仪器价格昂贵 电机振动测试系统设计虚拟仪器技术NationalInstruments提出“软件即仪器”虚拟仪器技术充分利用了PC技术虚拟仪器技术与工程测试虚拟仪器技术在工程测试领域得到了广泛应用图形编程模式非常适合于工程应用 电机振动测试系统设计LabVIEW软件平台NI推出，是目前应用最广泛的虚拟软件开发平台，LabVIEW程序称为VI，由面板和程序两部分构成，是一种图形化编程语言 电机振动测试系统设计电机振动测试虚拟仪器系统硬件构成采用PC-DAQ虚拟仪器系统，最大程度上利用了现有的PC资源，是最为廉价的虚拟仪器系统。PCI1202数据采集卡信号调理电路ICP型加速度传感器PC计算机 电机振动测试系统设计电机振动测试虚拟仪器系统软件构成时频分析等信号处理SVM故障诊断数据库存储文本图形显示信号调理和采集虚拟面板控制程序(由事件结构与状态机构成)用户登录 电机振动测试系统设计MySQL数据管理网络化测试需要实现数据的集中管理MySQL的大对象数据格式适合数据采集 电机振动信号的采集和分析电机振动信号的采集电机振动信号的分析傅里叶分析时频分析独立分量分析退化盲源分离 电机振动信号的采集和分析信号的采集是处理和分析的前提，其精确性决定了处理是否能成功需要注意的问题：采集的方式，信号的匹配，抗混叠等 电机振动信号的采集和分析傅里叶相关分析特点和局限性 电机振动信号的采集和分析时频分析之短时傅里叶和Gabor变换特点：时频局域化 电机振动信号的采集和分析时频分析之小波分析振动分析的有力工具 电机振动信号的采集和分析独立分量分析和退化盲源分离重点在于源分离 支持向量机与电机故障诊断电机故障诊断技术分类电流分析法，MCSA振动诊断声频诊断温度诊断绝缘诊断…… 支持向量机与电机故障诊断电机故障诊断理论基于模型的方法关键在于精确的数学模型的建立，通常难以得到基于规则推论的方法典型的如专家系统模式识别神经网络和支持向量机属于模式识别，目前研究的重点特点和缺陷 支持向量机与电机故障诊断电机故障诊断过程特征选择M传感器信号调理特征提取信号处理故障诊断信号采集 支持向量机与电机故障诊断特征提取方法功率谱密度统计量MUSIC谱估计基于小波包的能量统计特征…… 支持向量机与电机故障诊断380V工况200V正常状态端盖松动一相断路基于小波包分析的统计能量特征提取 支持向量机与电机故障诊断特征选择的概念特征选择的重要性如：故障频率通常表现在某一方面，提出无关频率的影响与特征提取的区别 支持向量机与电机故障诊断支持向量机应用于电机故障诊断SVM的优点：小样本，SRM原则 支持向量机与电机故障诊断电机故障诊断实验 支持向量机与电机故障诊断目前故障诊断中存在的一个重要问题：样本不足新的故障诊断方法：基于支持向量数据描述的多层分类器 总结与展望面临的最大挑战：工程实际的应用值得学习的例子：荷兰DelftUniversityofTechnology的AlexanderYpma的博士论文，相关工作及开发的软件MONISOM 谢谢！'