基于LabVIEW的齿轮箱故障诊断

虚拟仪器技术在信号采集与处理和系统监控领域里显示出其独特的技术优势和性价比，因而在各种信号采集与处理系统中，虚拟仪器的应用越来越广泛。

本论文研究的是基于LabVIEW语言的信号检测技术及在船舶柴油机故障诊断中的应用。在采用NI公司的硬件平台和PXI总线接口机箱及采集、控制卡，采集由各类船舶柴油机用传感器传来的波形信号，并对采集信号进行各类特征分析、特征波形提取，如信号的时域分析、频域分析、幅值域分析、时频域分析、短时傅立叶变换的时频分析等。其中重点研究了小波分析在信号处理中的应用和实现，给出了连续小波变换、离散小波变换、小波分解、小波包分解、小波重构、小波除噪等的基本理论及在LabVIEW开发平台的实现。试验表明小波分析对采集信号的消噪、分解去除信号中的高频杂波、分析信号发展趋势等都有很好的效果，并且程序执行速度快，处理结果与理论吻合，完全可以在基于LabVIEW开发平台的实际信号采集处理中得到广泛应用。最后将基于小波分析的信号处理实现过程在虚拟仪器语言LabVIEW中生成子函数，为后面的故障诊断的信号分析处理奠定基础。

本文最后简单介绍了船舶柴油机故障诊断的必要性与发展、船舶柴油机故障诊断的基本过程和常用的诊断方法，探讨并开发了基于小波分析方法的信号处理和基于神经网络算法的故障诊断方法的船舶柴油机燃油系统的故障诊断系统和基于时域特征参数曲线拟合法的船舶柴油机故障诊断系统，并对结果进行分析比较。结果表明基于上述两种理论和方法在虚拟仪器开发平台的故障诊断过程简单快速，结果准确明了，大大提高了故障诊断的能力和精度。

7.期刊论文 魏春燕.胡丹.张胜恩.WEI Chun-yan.HU Dan.ZHANG Sheng-en 基于LabVIEW和MATLAB混合编程的小波分析在故障诊断中的应用 -煤矿机械2008,29(1)

在简单介绍了小波分析、虚拟仪器及其软件开发平台LabVIEW基本原理的基础上,重点阐述了小波分析应用于故障诊断中的几个问题以及小波分析与虚拟仪器结合应用于信号分析.

8.学位论文 张舫 天然气输气管道泄漏自动检测与定位方法的研究 2002

现代化的工程技术正朝着大规模、复杂化的方向发展,其系统的可靠性与安全性已成为保证经济效益和社会效益的一个关键因素."西气东输"是标志中国"西部大开发"的四大工程之一,随之而来的是大量天然气管道的铺设,而管道的泄漏将会造成巨大的人身伤害、环境污染和国家经济财产的损失,因此,管道的泄漏检测与定位的意义重大.现代故障诊断方法主要分为三类:基于解析模型的方法,基于信号处理的方法和基于知识的方法.鉴于小波分析技术对信号奇异点快速准确的识别能力,同时针对天然气长输管线泄漏故障的特点,我们选择了基于小波分析技术的故障诊断方法作为该课题的主要研究方向.小波分析理论是一种崭新的理论,它具有良好的时、频分辨能力和实时快速反应能力.该文中主要研究了小波分析算法中一维离散和连续小波的信号消噪处理、信号奇异性检测及小波分析在天然气长输管线泄漏的故障诊断与定位上的适用性.另外,文中确定了适合于输气管道泄漏的检测方法.现有的检漏方法都有一定的局限性,而且都不能全部检出从微漏到大漏的整个范围,检测速度、灵敏度、定位精度都不够理想.经过比较研究,我们选择了负压波法作为判漏和定位的主要方法,同时还结合了压力差法和流量平衡法进行联合故障诊断,从而大大提高了检测系统的准确度.该文在分析天然气集输过程和输气管道泄漏时所产生的负压波的传播机理的基础上,最终形成了一套适用于长输天然气管线泄漏故障的诊断与定位的方法.在课题的研究过程中我们采用了MATLAB仿真平台中的小波分析工具箱作为主要原研究工具.仿真实验的结果令人满意.最后,我们还对故障分类的模式识别方法作了有益的探索,并采用了当今流行的虚拟仪器开发平台LabVIEW对实际系统进行了软、硬件的原理性设计.该论文是省自然基金项目前期的方法研究,它的实现为该课题后期的软、硬件系统的开发与实现打下了坚实的基础.

9.会议论文 罗长更.曹广忠 小波分析在信号降噪中的应用及labview中的实现

Labview是一个功能强大的虚拟仪器开发平台,小波变换是一种研究信号时-频分析的重要方法,本文在Labview平台下实现了小波消噪算法,并将其应用在一消噪实例中.

10.学位论文 于琳 LabVIEW平台下基于小波包神经网络的浊度传感器故障诊断 2009

传感器技术、通讯技术和计算机技术已成为现代信息技术的三大支柱，是信息产业的重要基础工业。由于传感器工作环境复杂恶劣、分布面广、数据量大、传感器安装部位特殊等原因，使得传感器成为过程控制中的薄弱环节之一，是系统中最易发生故障的部件，仅靠人力去发现和修复传感器故障很难做到及时有效作为自动控制技术。因此，传感器故障诊断问题是一个有重要现实意义的问题。小波分析和神经网络作为传感器故障诊断中两种比较优秀的理论方法，都得到了广泛的应用，但也存在各自的缺陷。小波分析由于其优良的时频分析特性，在故障诊断中可以将信号数据做准确地处理，提取故障信号的特征，但是就故障诊断本身的判别手段却是不太容易确定，在很多情况下难以量化。神经网络的非线性，平等分布处理，特别是其高度的自组织和自学习能力，使其成为故障诊断的一种有效方法和手段。但神经网络的诊断过程只能通过改变网络内部神经元函数和端口数来实现诊断效果的区别，并且神经网络训练样本的选择和数量对于诊断效果的影响很大，因此对于实现故障诊断的条件要求较高。由于小波分析和神经网络在故障诊断领域各自具有优势及不足，将两者结合变成小波神经网络（WNN，WaveletNeuralNetwork），形成了传感器故障诊断的新思路。

本文研究了小波神经网络应用了传感器故障诊断的基本理论，在此基础上，利用虚拟仪器开发平台LabVIEW，研究了基于小波神经网络浊度传感器的故障诊断系统，此系统采用了系统的硬件平台采用了PCDAQ/PCI数据采集卡系统，软件设计采用三层小波包提取故障信号特征值，构建特征向量作为BP神经网络的输入，实现了对传感器偏置故障、冲击故障、开路故障、周期性干扰故障这四种基本故障的故障诊断，验证了小波神经网络方法的可行性和准确性。

本文链接：/Periodical_jxgcxyxb200502010.aspx

下载时间：2010年10月25日