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旋转机械频谱智能分析系统的研究与实现

发布时间:2019-03-15 02:13:06 文章来源:工具之家    

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摘 yao:xuanzhuanji械pinpuzhinengfenxixitongshi以pinputu为yan究duixiang、采yong神jingwangluo、专家xitongdeng人工zhinengfangfa进xing综he分xide系tongshiyongzhe通过该系统进xing简单的caozuo便ke获dezhen断结guo其bu仅能够降低duishiyongzhe的要求提高gongzuo效率而且在旋zhuanji械的gu障zhen断方面发挥着zhong要zuoyong。

关键词:旋zhuan机械;频谱图;智nengfenxi系统

DOI:1.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.09.018

daduoshu旋转机械分析系统运yong频域、倒谱、轴心轨迹dengshu字信号处li技术导致系统的操zuo难度jiao高除fei专业人士cai能操zuo给shi际gongzuo带来诸duo麻烦。而sui着时代的发展旋转机械的设备检测和gu障诊断问题又迫在眉睫这就需要yan发一个操zuo简单、结guo明liao的智能分析系统,jiejue旋转机xiechu现的问题。此wai,对于旋转机器而言,频谱图zhong包含着许多fan映故障类型的xinxi,众多分析方fa均可以此作为研究对象进行综合分析,进而得出诊断结果,而且shiyong者也可以较轻songde得dao频谱图。本文研究的频谱智能分析系统具有操作简单、诊断结果准确deng优点,使用者仅需要进行简单的几步操作bian可获得较为准确的诊断结果及解决方法deng信xi。

1 频谱图的特zheng

不同软件所绘zhi的频谱tuye不同。频谱图的zu成主要分为频谱边界、曲线、背景和huan绕区域等,而其特zheng也就是shang述组成部分所对应的si种yanse。这些yansese彩明亮,易于区fen为我men提供了信息提qu的li论依ju。

2 xi统设计

2.1 系统结构

使用者接口pin谱特征提qu、频谱智能分析和shuju库等子系统是频谱智能分析系统的重要组成部分。频谱智能分析系统的工作原理如下:首先,使用者通过使用者接口子系统发出指令ming令频谱特征提取子系统kai始工作并为该子系统提供频谱图。然hou,频谱特征提取子系统kai始对提供的频谱图进行特征提取作业,并jiang提取dao的信xishu据chuan输到频谱智能分析子系统zhong进行分析处理。zui后,频谱智能分析子系统从数据库子系统中提取数据,将其与频谱特征提取子系统chuan输的数据进行分析计算,并将得出的结果传输到使用者接口子系统处。

2.2 使用者接口子系统

ruo要完成对频谱图的特征提取,则yingque定频谱的颜色、shu性和wei置等特征。对颜色特征的提取方法为:将鼠标光圈yi至想要提取的那个点,点击左键即kejin行颜色提取。为方便记忆,我men将频谱组成部分颜色与之对应,定义环绕区域颜色为环绕颜se around-Color,定义频谱边界的颜色为边界颜色boder-Color,此外还有背景颜色 back-Color 和频谱数据颜色 (data-Color)。频谱属性则包括旋转速率、轴承类型、机器类型等方面,使用者可以根据实际需求进行xuan择。频谱位置取决于频谱的边界位置,得到的方法为:在频谱边界的四边上ge取一点,该点可随意xuan择,假设选取的四个点的zuo标为A(a,b)、B(c,d)、C(e,f)、D(g,h),那么频谱左上顶点(X,Y)的横zuo标X为(a,c,e,g)dezui小值,zongzuo标Y为(b,d,f,h)的最小值。频谱的宽度W为(a,c,e,g)的最大值减quX,高度H为(b,d,f,h)减去Y。

zhi得注意的是,在进行位置和颜色特征提取时很可能会因为选取点目标太小,导致特征提取cuo误的现象发生。因此,在进行位置和颜色的提取时,我men为之写入了一个程序,使得鼠标移动时可以将该片区域放大并xian示所在点的坐标和颜色信息,削弱或消除特征提取时可能cun在的人为误差。

2.3 频谱特征提取子系统

由上节得到的边界坐标,进行一系列的ke学计算,就能够获得频谱特征数据,开始下一环节。其具体方法如下:第一步,我们选取频谱左上角点(X+1,Y)作为起始点,对频谱图进行纵xiang扫miao,直至扫描至频谱数据颜色 (data-Color)处为止,并将扫描过的xiangsushu记为h1;第二步,我们选取(X+2,Y)坐标为起点,开始纵向扫描频谱图,直至扫描至频谱数据颜色 (data-Color)处为止,并将扫描过的像su数记为h2;依照此种方法,我们可以选取(X+3,Y)、(X+4,Y)……(X+W,Y)等坐标作为起点,得到像素数h3、h4……hw。最后,我们将频谱高度H减去扫描的像素数h i,即为第i个水平像sudian的频谱曲线像素高度。此外,利用机械的转速和频谱图上的起始频率、终止频率等数据,我们可以计算出各水平像素点对应的频率值和基频。最后,我们可以根据特征量得到特征频率的幅值,进而将这些数据进行处理得到频谱特征数据,并将频谱特征数据传输到频谱智能分析子系统进行下一步操作。

2.4 频谱智能分析子系统

经过上述的分析我们可以得知,该系统收集的数据信息量极为庞大,单一分析处理方法难以满足数据处理的需qiu对此,我们将专家系统与神经网络xiang结合,共同组成这个频谱智能分析子系统,以满足系统的需求。专家系统和神经网络相互协调,独立工作。频谱智能分析子系统的工作liu程为:zhendui不同的机器类型和信号fangxiang,首先经专家系统进行ke学合理的分类,获得其特征频率等信息,随后对神经网络的结构和各个参数进行分析和确定,hua分特征向量,筛选训练样本,并将其送至BP 神经网络进行计算得出结果,最终由专家系统综合分析并将分析报告传输至使用者接口子系统处,供使用者参考。

2.5 数据库子系统

作为智能分析系统重要组成部分的数据库,储cun着大量的训练样本和故障类型等数据信息,在频谱智能分析子系统发出数据请求时对其进行数据传输,并在分析过后储存该ci的分析结果,以便下次参考使用。数据库子系统里的数据一般不允许更改,但为了实际需要,拥有管理权限的使用者可以对其进行更改。

3 结语

本文所研究的频谱智能分析系统,能够将频谱图所提qudao的数据,送至频谱智能分析子系统进行科学合理的分析计算,进而轻松的得到诊断结果。这种系统具有操作性高、使用方便等特点,极大地降低了使用者的门槛,减免了一些不必要的麻烦,为使用者提供了优质的服务。实践证明,旋转机械频谱智能分析系统具有较高的实用性和发挥价值。

参考文献:

[1]陈平,谢志江,欧阳奇.基于频谱图像的Multi-agent旋转机械故障诊断研究[J].机械科学与技术,2007(03) .

[2]何杉,王奉涛,王亮.旋转机械频谱智能分析系统的实现[J].工业控制计算机,200812).

作者简介:杨秀文(1991-),男,苗族,湖南湘西人,本科,研究方向:机械设计制造及其zi动化(机电一体化方向)。

shan东工业技术 2016年9期

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