1、果可以看出，频率越高，误差波动也越大，此分析结果产生的误差在允许范围之内，是个可以满意的近似。实践证明，本程序的算法是正确可靠的。小结尤其是的应用已遍及各个科学领域的应用与的应用几乎成为同义语。通过本文介绍和程序示例可以清楚的看到方法在直接处理离散信号数据的作用，而且也可以很好的用于对连续时间信号分析的逼近。本程序在下由编译通过。倒频谱分析倒频谱的数学描述倒频谱函数其数学表达式为又叫功率倒频谱，或叫对数功率谱的功率谱。工程上常用的是式的开方形式，即称为幅值倒频谱，有时简称倒频谱。倒频谱的物理意义为了使其定义更加明确，还可以定义即倒频谱定义为信号的双边功率谱对数加权，再取其傅里叶逆变换，联系下信号的自相关函数看出，这种定义方法与自相关函数很相近，变量与在量纲上完全相同。为了反映出相位信息，分离后能恢复原信号，又提出种复倒频谱的运算方法。若信号的傅里叶变换为的倒频谱记为显而易见，它保留了相位的信息。倒频谱与相关函数不同的只差对数。的重量和位置，应根据平时的数据多总结经验。根据经验，的风机振动时不平衡重量为的排粉机振动时不平衡重量轴流型引风机振动为时不平衡重量只有左右。为了达到不停炉处理叶片磨损引起的振动问题的目的，平时须加强对风门挡板的维护，减少风门挡板的漏风，在单侧风机停运时能防止热风从停运的送风机处漏出以维持良好的工作环境。空预器的腐蚀导致风机振动间断性超标这种情况通常发生在燃油锅炉上。燃油锅炉引风机前般没有电除尘，烟风道较短，空预器的波纹板和定位板由于低温腐蚀，波纹板腐蚀成小薄钢片，小薄钢片随烟气起直计算复数运算计算复数运算计算复数运算计算复数运算„„。时域信号的频谱分析首先要将从外设输入或采集的时域波形数据经抽样量化后，通过类的„„„„等成员函数将其读取到缓存中，并将其转化为复变量存放于复变量数组中，同时需要验证以下数据量的长度是否为的整数次幂，如若不是则必须用来补齐，否则无法用蝴蝶图进行分解运算。下面代码用于完成对原始采样时域序列的快速傅立。
2、迅速打开阀门，利用叶轮的惯性作用喷洗叶片上的非工作面，打开在机壳底部加装的阀门将冲灰水排走。这样就实现了不停炉而处理风机振动的目的。用冲灰水作清灰的介质，和用蒸汽和压缩空气相比，具有对喷嘴结构要求低清灰范围大效果好对叶片磨损小等优点。不停炉处理叶片磨损引起的振动磨损是风机中最常见的现象，风机在运行中振动缓慢上升，般是由于叶片磨损，平衡破坏后造成的。此时处理风机振动的问题般是在停炉后做动平衡。根据风机的特点，经过多次实践，总结了以下可在不停炉的情况下对风机进行动平衡试验工作。在机壳喉舌径向对着叶轮处如图加装个手孔门，因为此处离叶轮外圆边缘距离最近，只有多，人站在风机外面，用手可以进行内部操作。风机正常运行的情况下手孔门关闭。振动发生后将风机停下单侧停风机，将手孔门打开，在机壳外对叶轮进行试加重量。找完平衡后，计算应加的重量和位置，对叶轮进行焊接工作。在实际工作中，用三点法找动平衡较为简单方便。试加重量的计算公式为为了尽快找到应。转的叶片工作面存在定的角度，根据流体力学原理，气体在叶片的非工作面定有旋涡产生，于是气体中的灰粒由于旋涡作用会慢慢地沉积在非工作面上。机翼型的叶片最易积灰。当积灰达到定的重量时由于叶轮旋转离心力的作用将部分大块的积灰甩出叶轮。由于各叶片上的积灰不可能完全均匀致，聚集或可甩走的灰块时间不定同步，结果因为叶片的积灰不均匀导致叶轮质量分布不平衡，从而使风机振动增大。在这种情况下，通常只需把叶片上的积灰铲除，叶轮又将重新达到平衡，从而减少风机的振动。在实际工作中，通常的处理方法是临时停炉后打开风机机壳的人孔门，检修人员进入机壳内清除叶轮上的积灰。这样不仅环境恶劣，存在不安全因素，而且造成机组的非计划停运，检修时间长，劳动强度大。经过研究，提出了个经实际证明行之有效的处理方法。如图所示，在机壳喉舌处点，径向对着叶轮加装排喷嘴个，将喷嘴调成不同角度。喷嘴与冲灰水泵相连，将冲灰水作为冲洗积灰的动力介质，降低负荷后停单侧风机，在停风机的瞬间。
3、说明和完全相似。严格来讲，定义中的时间应取无限，但上述取法并不妨碍上述理论对于有限长数据窗内波形关系的分析。式表示了波形在定数据窗内同步采样的相关关系，称为相关系数，它可以衡量同数据窗内路信号的相似程度。此系数综合反映了信号中每频率分量的综合相位关系以及幅值信息，而非单频率的简单的相位关系。基于自相关的振动信号经验模态分解,方法,该方法的步骤为,首先对振动信号进行自相关处理,然后再用方法进行分解该方法与直接用分解的方法进行相比,具有如下优点,能把受到严重干扰的信号的主要振动模态更清晰地分解出来不用信号延拓就可以获得较好的分解效果,避免了延拓不好对分解效果的影响研究结果表明,该方法相对直接分解的方法能更好地把主要的振动模态从振动信号中分解出来该方法可广泛用于旋转机械振动信号时频分析领域智能故障诊断系统专家系统神经网络人工智能主要研究用人工的方法和技术来模仿延伸及扩展人的智能，从而实现机器智能。应用机械故障诊断系统的技术传统上可。果可以看出，频率越高，误差波动也越大，此分析结果产生的误差在允许范围之内，是个可以满意的近似。实践证明，本程序的算法是正确可靠的。小结尤其是的应用已遍及各个科学领域的应用与的应用几乎成为同义语。通过本文介绍和程序示例可以清楚的看到方法在直接处理离散信号数据的作用，而且也可以很好的用于对连续时间信号分析的逼近。本程序在下由编译通过。倒频谱分析倒频谱的数学描述倒频谱函数其数学表达式为又叫功率倒频谱，或叫对数功率谱的功率谱。工程上常用的是式的开方形式，即称为幅值倒频谱，有时简称倒频谱。倒频谱的物理意义为了使其定义更加明确，还可以定义即倒频谱定义为信号的双边功率谱对数加权，再取其傅里叶逆变换，联系下信号的自相关函数看出，这种定义方法与自相关函数很相近，变量与在量纲上完全相同。为了反映出相位信息，分离后能恢复原信号，又提出种复倒频谱的运算方法。若信号的傅里叶变换为的倒频谱记为显而易见，它保留了相位的信息。倒频谱与相关函数不同的只差对数。
4、研究的风机设备状态自动判别智能专家系统，可克服转速波动影响开发了振动频谱在线时域频域报警新技术。研究了风机机械设备常见故障特征，建立了风机故障原因集以及故障推理机制。为对风机设备实行现代预知维护提供科学依据和手段，研究了趋势预测的方法。除对风机设备整体进行趋势预测外，探讨了对风机设备各重要部件进行趋势预测的方法。阐述了智能故障诊断系统在风机故障的应用,研究出适于预测用途的新型神经网络模型。为进行风机机械状态在线监测及预测技术的实验研究，研制完成具有典型机械结构和现代测试分析功能的新型实验系统，该实验系统应能模拟典型旋转机械的运行状态，能再现故障发展过程和预测发展趋势。以风机机械设备为对象进行了工业现场的实践验证，并对验证结果进行了分析。第二章风机般旋转机械的常见故障机理研究,主要包括设备故障原因,表现征兆,故障诊断分析办法风机是种将原动机的机械能转换为输送气体给予气体能量的机械，它是冶金企业中不可少的机械设备，在我厂主要有送。迅速打开阀门，利用叶轮的惯性作用喷洗叶片上的非工作面，打开在机壳底部加装的阀门将冲灰水排走。这样就实现了不停炉而处理风机振动的目的。用冲灰水作清灰的介质，和用蒸汽和压缩空气相比，具有对喷嘴结构要求低清灰范围大效果好对叶片磨损小等优点。不停炉处理叶片磨损引起的振动磨损是风机中最常见的现象，风机在运行中振动缓慢上升，般是由于叶片磨损，平衡破坏后造成的。此时处理风机振动的问题般是在停炉后做动平衡。根据风机的特点，经过多次实践，总结了以下可在不停炉的情况下对风机进行动平衡试验工作。在机壳喉舌径向对着叶轮处如图加装个手孔门，因为此处离叶轮外圆边缘距离最近，只有多，人站在风机外面，用手可以进行内部操作。风机正常运行的情况下手孔门关闭。振动发生后将风机停下单侧停风机，将手孔门打开，在机壳外对叶轮进行试加重量。找完平衡后，计算应加的重量和位置，对叶轮进行焊接工作。在实际工作中，用三点法找动平衡较为简单方便。试加重量的计算公式为为了尽快找到应。
5、叶变换，分别表示指向原始采样数据数组的指针和序列长度的的整数次幂„„在此采用的是时间抽选奇偶分解方式，所以在参加运算前首先要对时间序列进行倒序计算算子的值计算复数运算计算复数运算计算复数运算计算复数运算„„上述代码执行完毕时，原先存放着时域数值的复变量数组内存放的就是经过分析后的频域值了，对此数据可以通过绘图将频域波形直观的显示出来，也可以将其存成数据文件，以备进步使用。测试及运算结果分析编译运行程序，打开三角脉冲的数据文件，并将分析结果保存，该三角脉冲幅度为，持续时间毫秒，采样时抽样时间间隔是微秒，延拓周期数据记录长度为毫秒，采样点数目点，取的整数次幂个样点。下附该三角脉冲频谱的计算结果及误差分析频率求得误差注在此，运算结果都倍乘了系数毫秒秒。在分析结果中产生了误差，是由于待分析的连续时间信号不具备离散性或周期性，也可能有无限长度。为了适应方法的需要，对波形进行了抽样和截断，这样再用程序分析采样数据必然会引入误差，从分析结。风机引风机及降温用的轴流风机等，消耗电能约占我厂用电量的。在实际运行中，风机，特别是引风机由于运行条件较恶劣，故障率较高，据有关统计资料，引风机平均每年发生故障为次，送风机平均每年发生故障为次，从而导致机组非计划停运或减负荷运行。因此，迅速判断风机运行中故障产生的原因，采取得力措施解决是冶金企业连续安全运行的保障。虽然风机的故障类型繁多，原因也很复杂，但根据我厂调查实际运行中风机故障较多的是轴承振动过大轴承过热轴承磨损或损坏流量不足或压力不足等。风机轴承振动过大风机轴承振动是运行中常见的故障，风机的振动会引起轴承和叶片损坏螺栓松动机壳和风道损坏等故障，严重危及风机的安全运行。风机轴承振动过大导致超标的原因较多，如能针对不同的现象分析原因采取恰当的处理办法，往往能起到事半功倍的效果。不停炉处理叶片非工作面积灰引起风机振动这类缺陷常见我厂的高炉专用锅炉引风机，现象主要表现为风机在运行中振动突然上升。这是因为当气体进入叶轮时，与旋。
6、的重量和位置，应根据平时的数据多总结经验。根据经验，的风机振动时不平衡重量为的排粉机振动时不平衡重量轴流型引风机振动为时不平衡重量只有左右。为了达到不停炉处理叶片磨损引起的振动问题的目的，平时须加强对风门挡板的维护，减少风门挡板的漏风，在单侧风机停运时能防止热风从停运的送风机处漏出以维持良好的工作环境。空预器的腐蚀导致风机振动间断性超标这种情况通常发生在燃油锅炉上。燃油锅炉引风机前般没有电除尘，烟风道较短，空预器的波纹板和定位板由于低温腐蚀，波纹板腐蚀成小薄钢片，小薄钢片随烟气起直计算复数运算计算复数运算计算复数运算计算复数运算„„。时域信号的频谱分析首先要将从外设输入或采集的时域波形数据经抽样量化后，通过类的„„„„等成员函数将其读取到缓存中，并将其转化为复变量存放于复变量数组中，同时需要验证以下数据量的长度是否为的整数次幂，如若不是则必须用来补齐，否则无法用蝴蝶图进行分解运算。下面代码用于完成对原始采样时域序列的快速傅立。权，目的是使再变换以后的信号能量集中，扩大动态分析的频谱范围和提高再变换的精度。还可以解卷积褶积成分，易于对原信号的分离和识别。倒频谱的应用分离信息通道对信号的影响用倒频谱诊断风机转子故障相关分析相关分析及其物理意义相关分析是研究两个信号相似性的方法相关函数是时频描述随机信号统计特征的个非常重要的数字特征。确定性信号可以看作是平稳的且具有遍历性的随机信号的特例，因而其基本概念和定义平稳随机过程同样也适合于确定性信号作相关分析。从相关分析的理论来说有它内在的物理含义，设和为个能量有限的实信号波形。为研究它们之间的差别，衡量其在不同时刻的相似程度，引入式中为常数。由式可见，显然有最佳的值使得二波形在均方误差最小准则下获得最佳的逼近，即取的时间平均值来衡量二者之间的相似性，则有显然，越大，则越小，个波形越相似。为此义为相关系数，称之为相关函数。对于能量有限的确定性信号，式中分母是常数，起到归化的作用，由许瓦兹不等式可知。当时，则，。
7、风机引风机及降温用的轴流风机等，消耗电能约占我厂用电量的。在实际运行中，风机，特别是引风机由于运行条件较恶劣，故障率较高，据有关统计资料，引风机平均每年发生故障为次，送风机平均每年发生故障为次，从而导致机组非计划停运或减负荷运行。因此，迅速判断风机运行中故障产生的原因，采取得力措施解决是冶金企业连续安全运行的保障。虽然风机的故障类型繁多，原因也很复杂，但根据我厂调查实际运行中风机故障较多的是轴承振动过大轴承过热轴承磨损或损坏流量不足或压力不足等。风机轴承振动过大风机轴承振动是运行中常见的故障，风机的振动会引起轴承和叶片损坏螺栓松动机壳和风道损坏等故障，严重危及风机的安全运行。风机轴承振动过大导致超标的原因较多，如能针对不同的现象分析原因采取恰当的处理办法，往往能起到事半功倍的效果。不停炉处理叶片非工作面积灰引起风机振动这类缺陷常见我厂的高炉专用锅炉引风机，现象主要表现为风机在运行中振动突然上升。这是因为当气体进入叶轮时，与旋。以分为专家系统人工神经网络模糊集理论三大类。专家系统主要用于复杂的机械系统，能够克服基于模型的故障诊断方法对模型的过分依赖性。而人工神经网络对于故障的模式识别具有独特的优点。将人工智能的理论和方法应用于机械故障诊断，发展智能化的机械故障诊断技术，是机械故障诊断的个新的途径。智能化的机械故障诊断专家系统现已得到广泛的应用，成为机械故障诊断的个重要方向。第五章结论与展望结论用振动信号处理技术来诊断风机的常见性故障是可行的，选择测点时，要考虑传递途径的影响。展望风机机械故障诊断技术在减少突发性事故，提高设备的安全可靠性提高设备可用率，降低设备强迫停运降低了维修费用及寿命周期费用延长了设备使用寿命等方面有着不可替代的作用。由于风机机械故障诊断技术具有以上的优点，目前国际上些发达国家已经采用该技术，国内企业也取得了些改造的成功经验。实践证明采用风机机械故障诊断技术，无论在降低经济成本还是安全保证都是最有效的途径。它将在技术的推广应用中。
8、转的叶片工作面存在定的角度，根据流体力学原理，气体在叶片的非工作面定有旋涡产生，于是气体中的灰粒由于旋涡作用会慢慢地沉积在非工作面上。机翼型的叶片最易积灰。当积灰达到定的重量时由于叶轮旋转离心力的作用将部分大块的积灰甩出叶轮。由于各叶片上的积灰不可能完全均匀致，聚集或可甩走的灰块时间不定同步，结果因为叶片的积灰不均匀导致叶轮质量分布不平衡，从而使风机振动增大。在这种情况下，通常只需把叶片上的积灰铲除，叶轮又将重新达到平衡，从而减少风机的振动。在实际工作中，通常的处理方法是临时停炉后打开风机机壳的人孔门，检修人员进入机壳内清除叶轮上的积灰。这样不仅环境恶劣，存在不安全因素，而且造成机组的非计划停运，检修时间长，劳动强度大。经过研究，提出了个经实际证明行之有效的处理方法。如图所示，在机壳喉舌处点，径向对着叶轮加装排喷嘴个，将喷嘴调成不同角度。喷嘴与冲灰水泵相连，将冲灰水作为冲洗积灰的动力介质，降低负荷后停单侧风机，在停风机的瞬间。研究的风机设备状态自动判别智能专家系统，可克服转速波动影响开发了振动频谱在线时域频域报警新技术。研究了风机机械设备常见故障特征，建立了风机故障原因集以及故障推理机制。为对风机设备实行现代预知维护提供科学依据和手段，研究了趋势预测的方法。除对风机设备整体进行趋势预测外，探讨了对风机设备各重要部件进行趋势预测的方法。阐述了智能故障诊断系统在风机故障的应用,研究出适于预测用途的新型神经网络模型。为进行风机机械状态在线监测及预测技术的实验研究，研制完成具有典型机械结构和现代测试分析功能的新型实验系统，该实验系统应能模拟典型旋转机械的运行状态，能再现故障发展过程和预测发展趋势。以风机机械设备为对象进行了工业现场的实践验证，并对验证结果进行了分析。第二章风机般旋转机械的常见故障机理研究,主要包括设备故障原因,表现征兆,故障诊断分析办法风机是种将原动机的机械能转换为输送气体给予气体能量的机械，它是冶金企业中不可少的机械设备，在我厂主要有送。
9、权，目的是使再变换以后的信号能量集中，扩大动态分析的频谱范围和提高再变换的精度。还可以解卷积褶积成分，易于对原信号的分离和识别。倒频谱的应用分离信息通道对信号的影响用倒频谱诊断风机转子故障相关分析相关分析及其物理意义相关分析是研究两个信号相似性的方法相关函数是时频描述随机信号统计特征的个非常重要的数字特征。确定性信号可以看作是平稳的且具有遍历性的随机信号的特例，因而其基本概念和定义平稳随机过程同样也适合于确定性信号作相关分析。从相关分析的理论来说有它内在的物理含义，设和为个能量有限的实信号波形。为研究它们之间的差别，衡量其在不同时刻的相似程度，引入式中为常数。由式可见，显然有最佳的值使得二波形在均方误差最小准则下获得最佳的逼近，即取的时间平均值来衡量二者之间的相似性，则有显然，越大，则越小，个波形越相似。为此义为相关系数，称之为相关函数。对于能量有限的确定性信号，式中分母是常数，起到归化的作用，由许瓦兹不等式可知。当时，则， 。叶变换，分别表示指向原始采样数据数组的指针和序列长度的的整数次幂„„在此采用的是时间抽选奇偶分解方式，所以在参加运算前首先要对时间序列进行倒序计算算子的值计算复数运算计算复数运算计算复数运算计算复数运算„„上述代码执行完毕时，原先存放着时域数值的复变量数组内存放的就是经过分析后的频域值了，对此数据可以通过绘图将频域波形直观的显示出来，也可以将其存成数据文件，以备进步使用。测试及运算结果分析编译运行程序，打开三角脉冲的数据文件，并将分析结果保存，该三角脉冲幅度为，持续时间毫秒，采样时抽样时间间隔是微秒，延拓周期数据记录长度为毫秒，采样点数目点，取的整数次幂个样点。下附该三角脉冲频谱的计算结果及误差分析频率求得误差注在此，运算结果都倍乘了系数毫秒秒。在分析结果中产生了误差，是由于待分析的连续时间信号不具备离散性或周期性，也可能有无限长度。为了适应方法的需要，对波形进行了抽样和截断，这样再用程序分析采样数据必然会引入误差，从分析结。
10、以分为专家系统人工神经网络模糊集理论三大类。专家系统主要用于复杂的机械系统，能够克服基于模型的故障诊断方法对模型的过分依赖性。而人工神经网络对于故障的模式识别具有独特的优点。将人工智能的理论和方法应用于机械故障诊断，发展智能化的机械故障诊断技术，是机械故障诊断的个新的途径。智能化的机械故障诊断专家系统现已得到广泛的应用，成为机械故障诊断的个重要方向。第五章结论与展望结论用振动信号处理技术来诊断风机的常见性故障是可行的，选择测点时，要考虑传递途径的影响。展望风机机械故障诊断技术在减少突发性事故，提高设备的安全可靠性提高设备可用率，降低设备强迫停运降低了维修费用及寿命周期费用延长了设备使用寿命等方面有着不可替代的作用。由于风机机械故障诊断技术具有以上的优点，目前国际上些发达国家已经采用该技术，国内企业也取得了些改造的成功经验。实践证明采用风机机械故障诊断技术，无论在降低经济成本还是安全保证都是最有效的途径。它将在技术的推广应用中。说明和完全相似。严格来讲，定义中的时间应取无限，但上述取法并不妨碍上述理论对于有限长数据窗内波形关系的分析。式表示了波形在定数据窗内同步采样的相关关系，称为相关系数，它可以衡量同数据窗内路信号的相似程度。此系数综合反映了信号中每频率分量的综合相位关系以及幅值信息，而非单频率的简单的相位关系。基于自相关的振动信号经验模态分解,方法,该方法的步骤为,首先对振动信号进行自相关处理,然后再用方法进行分解该方法与直接用分解的方法进行相比,具有如下优点,能把受到严重干扰的信号的主要振动模态更清晰地分解出来不用信号延拓就可以获得较好的分解效果,避免了延拓不好对分解效果的影响研究结果表明,该方法相对直接分解的方法能更好地把主要的振动模态从振动信号中分解出来该方法可广泛用于旋转机械振动信号时频分析领域智能故障诊断系统专家系统神经网络人工智能主要研究用人工的方法和技术来模仿延伸及扩展人的智能，从而实现机器智能。应用机械故障诊断系统的技术传统上可。
参考资料：
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毕业论文：OG风机状态监测与故障诊断系统设计