导读:本文包含了振动故障诊断论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:故障诊断,变压器,信号,机组,小波,绕组,阈值。
振动故障诊断论文文献综述
杨一晴,马宏伟,樊红卫,张超,张勇强[1]（2019）在《矿井主通风机振动在线监测与故障诊断系统》一文中研究指出通风机是影响煤矿生产安全的重要设备,通常要求其连续工作而不能频繁停机。为了实时监控通风机的运行状态,设计了振动在线监测与故障诊断系统。系统接入振动信号,多个通道同步采集振动信息,经信号预处理后分别进行时域和频域分析;结合设备实际运行状况,设置故障阈值以判断设备当前状态和故障情况。在某煤矿主通风机上进行了生产现场应用验证,实际提取的通风机特征频率与理论计算值误差小于5%,证明了系统功能正常、数据分析准确可靠。(本文来源于《煤矿机械》期刊2019年12期）
袁铸,李名莉[2]（2019）在《基于小波分析的球磨机振动监测与故障诊断》一文中研究指出为对球磨机进行振动监测与故障诊断,在现有一些小波阈值去噪方法的基础上提出一种新的阈值去噪算法,并对去噪后的信号进行小波分解和Hilbert小波包络谱分析,提取特征向量,突出故障特征频率。通过对球磨机齿轮在正常和故障状态下的几种现场信号实验仿真分析,验证了该方法的有效性。(本文来源于《矿山机械》期刊2019年12期）
孟繁欣,王振羽,王树新,王长营,韩四保[3]（2019）在《水轮发电机组振动故障诊断技术综述》一文中研究指出近几年,我国电力事业取得了较好的发展,同时对于发电设备的质量也提出了更好的要求。水轮发电机就是比较常见的发电设备之一,通过应用水轮发电机组,能够更好的满足发电方面的要求,提供优质的用电服务。然而,由于一些因素的影响,会使得水轮发电机出现故障问题,故障问题的产生严重影响了水轮发电机组的正常运行,难以保证发电的质量。为此,针对水轮发电机组振动故障问题就要加以分析,同时还要积极的探寻其中的振动故障诊断技术,以便更好的提高诊断水平,取得精准的故障诊断结果,方便进行维修处理。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年34期）
王智冲,张学英[4]（2019）在《试析大型旋转机械振动监测与故障诊断知识体系的研究与实现》一文中研究指出本文主要针对大型旋转机械振动监测与故障诊断知识体系的研究与实现展开深入研究,首先进行大型旋转机械振动信号监测与分析,然后阐述了大型旋转机械典型故障诊断,最后结合大型旋转机械振动监测与故障诊断培训系统设计与实现,充分彰显出振动监测和故障诊断的应用价值,给予大型旋转机械的顺利运行强有力的保障,避免造成不必要的安全隐患的经济损失。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年33期）
余长厅,黎大健,陈梁远,张玉波[5]（2019）在《基于声纹及振动的变压器故障诊断技术研究》一文中研究指出噪声和振动包含了变压器机械状态的大量信息。基于噪声声纹成像和振动信号的分析方法是变压器机械状况带电检测的有效手段,分析声纹成像及振动信号测试结果,对变压器故障诊断具有重要意义。文中基于变压器铁心及绕组噪声及振动机理,建立振动噪声测量系统,并对1台110 kV变压器进行测量。根据声纹成像噪声源定位和振动信号特征值测试分析结果,判定该主变C相高压套管升高座存在故障,验证了该诊断技术的有效性。(本文来源于《高压电器》期刊2019年11期）
谭佳明,叶奕君,李国玉,杨爱军,王小华[6]（2019）在《基于振动信号的交流中压真空断路器故障诊断技术研究》一文中研究指出机械故障是断路器发生的主要故障之一,因此机械状态监测对断路器安全稳定运行至关重要。断路器开断过程中的振动信号包含了丰富的机械特征,可以通过提取振动信号而对设备进行机械故障诊断的研究。文中针对某12 kV交流中压真空断路器,通过自制的断路器在线监测装置采集断路器正常及故障状态下的振动信号,使用短时能量法、总能量分析法及信息熵法对振动信号分析处理。该装置能够捕捉到振动事件的特征信息,区分出正常与故障状态,为断路器机械故障在线诊断技术的实现提供了依据。(本文来源于《高压电器》期刊2019年11期）
朱梓倩,刘蓉,付瑜,李继胜,杨怡晴[7]（2019）在《基于振动云图HOG和SVM的变压器绕组松动故障诊断方法》一文中研究指出电力变压器是实现电压变换和电能分配的重要电力设备。针对变压器机械故障,振动分析法具备很强的科学性和可行性。文中搭建了基于振动传感阵列的变压器振动测试系统,研究了单相变压器油箱表面振动分布,分别测量绕组在正常状态和故障状态下的油箱振动云图,提取振动云图的方向梯度直方图(HOG)特征,选择支持向量机(SVM)为学习训练方法,形成二类分类器,分辨变压器绕组的正常状态与故障状态。最终提出基于振动云图HOG和SVM的变压器绕组松动故障诊断方法,实验验证该方法有很高的识别率。(本文来源于《高压电器》期刊2019年11期）
刘志远,陈海军,于晓军,夏欣倩[8]（2019）在《基于振动信号的变压器有载分接开关故障诊断方法研究进展与展望》一文中研究指出作为有载调压变压器中唯一一个需要进行机械动作的部分,有载分接开关(OLTC)需要长期多次承载大电流开断闭合的任务,因此故障率非常高,而作为变压器中重要的部件,OLTC的正常工作直接关系到变压器以及整个电网的正常安全运行,因此其故障诊断成为研究的热点。OLTC的故障诊断又分为离线手段和在线手段,而作为能够在运行状态下检测OLTC的机械状态,减少停电造成的经济损失,在线检测手段受到更多的关注。近年来研究最多的在线故障诊断方法即为基于振动信号的OLTC诊断方法,为此总结梳理了OLTC基于振动信号进行故障诊断的近年来的研究成果,并提出了对未来研究方向的展望。(本文来源于《高压电器》期刊2019年11期）
武立平,杨柳,李刚,贾志义,王仲[9]（2019）在《基于振动信号特征矩阵相似度的变压器机械故障诊断技术研究》一文中研究指出目前基于振动信号的变压器机械故障诊断多是通过对某个振动信号进行独立分析、提取特征量进行判定,对变压器机械状态的反映过于片面;基于振动信号特征矩阵相似度可实现综合不同测试位置、多组振动信号的变压器机械故障诊断,但该方法可能受负载条件影响而发成误判。文中改进了振动信号特征矩阵的构造方法,通过实验研究了负载率、功率因数、不平衡度对振动性信号特征矩阵相似度的影响,结果表明:文中所做改进可有效地减少故障诊断中由于负载条件改变造成的误判。应用改进后的特征矩阵相似度对模拟故障进行诊断,结果表明,该方法受负载条件影响较小、能准确诊断出故障存在,有良好的应用前景。(本文来源于《高压电器》期刊2019年11期）
刘玉波[10]（2019）在《350MW超临界机组轴系振动故障诊断及处理》一文中研究指出针对某电厂350 MW超临界机组在调试试运过程中,高、中压转子振动在额定转速下振动超标的故障,结合机组的历史数据及轴系状态,分析了导致高、中压转子振动故障的原因及机理,通过现场对机组的轴系进行精细平衡,消除了振动故障,保证了该机组的振动水平达到最优值。(本文来源于《电站系统工程》期刊2019年06期）
振动故障诊断论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为对球磨机进行振动监测与故障诊断,在现有一些小波阈值去噪方法的基础上提出一种新的阈值去噪算法,并对去噪后的信号进行小波分解和Hilbert小波包络谱分析,提取特征向量,突出故障特征频率。通过对球磨机齿轮在正常和故障状态下的几种现场信号实验仿真分析,验证了该方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
振动故障诊断论文参考文献
[1].杨一晴,马宏伟,樊红卫,张超,张勇强.矿井主通风机振动在线监测与故障诊断系统[J].煤矿机械.2019
[2].袁铸,李名莉.基于小波分析的球磨机振动监测与故障诊断[J].矿山机械.2019
[3].孟繁欣,王振羽,王树新,王长营,韩四保.水轮发电机组振动故障诊断技术综述[J].科学技术创新.2019
[4].王智冲,张学英.试析大型旋转机械振动监测与故障诊断知识体系的研究与实现[J].科学技术创新.2019
[5].余长厅,黎大健,陈梁远,张玉波.基于声纹及振动的变压器故障诊断技术研究[J].高压电器.2019
[6].谭佳明,叶奕君,李国玉,杨爱军,王小华.基于振动信号的交流中压真空断路器故障诊断技术研究[J].高压电器.2019
[7].朱梓倩,刘蓉,付瑜,李继胜,杨怡晴.基于振动云图HOG和SVM的变压器绕组松动故障诊断方法[J].高压电器.2019
[8].刘志远,陈海军,于晓军,夏欣倩.基于振动信号的变压器有载分接开关故障诊断方法研究进展与展望[J].高压电器.2019
[9].武立平,杨柳,李刚,贾志义,王仲.基于振动信号特征矩阵相似度的变压器机械故障诊断技术研究[J].高压电器.2019
[10].刘玉波.350MW超临界机组轴系振动故障诊断及处理[J].电站系统工程.2019
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