第1章绪论
1.1引言
最近几年，随着科技的飞速发展和制造行业中生产力的持续提高。与此同时，各种机械设备也正在向自动化和智能化不断发展。我国各行各业、工业生产都广泛使用各种高效率、多功能、大型的机电一体化的系统。在这种情况下，新设备的不断投入和实际使用中，体现了以下好处：降低生产成本，提高生产效率，提高产品的产量和合格率。所以它的能源消耗也较低，同时也响应了一个低碳和绿色的号召，而且在一定程度上，改善了工作人员的工作环境和条件。大部分的设备在石化、能源、冶金等行业，如压缩机、祸轮机、发电机组、风机、乳机、转换器、菜、内燃机等[1_7]。这些机电一体化系统设备是各部门的关键，在出现故障的情况下，需要停机的时间很长，不但影响产量，在严重的情况下甚至会导致整个生产线停工，人员事故伤亡等。在这种情况下，机械设备的诊断越来越受到人们的关注，其诊断技术也发展越来越先进[8]。综合运用各种技术和理论，主动发现并报警一些存在或潜在故障的设备，在生产事故发现前，检查出所有的症状，并采取适当的预防措施，这些是这门学科想要达到的目的。现在是设备监控技术发展的一个良好机会[9]，因为这项技术在诊断的机械设备领域，不断吸收伴随着科学技术的进步带来的新创新和发明。近日，由于机械故障诊断的快速发展，从许多实际的效果出发，该技术具有提高生产效率，安全生产和现场工作人员的人身安全保护等优点。在这些方面都表现出了巨大的作用。因此，如今操纵机械设备和维修工作的人员需要较为全面地掌握和深入地了解旋转机械的状态检测的方法和故障诊断的步骤、技巧和解决方法。
随着现代科学技术的快速发展，机械装备的状态检测与故障诊断技术在理论和实际应用中都发生了重大变化，如今也吸引着广大人们的注意。上个世纪八十年代以来，随着电脑的普及和机器计算的数学理论法相结合，特别是快速傅立叶变换的算法[11]的推出，机械设备中振动信号的处理分析对机械设备故障诊断方法等有了跨时代意义的进步。可以预见，它源于实际生产和应用，并和现代科技的发展相结合的这门新兴学科将是今后的发展方向。这项技术在一些发达国家迅速发展，我国也注意到了这点也正大量地投入人力物力，争取赶上大国的先进技术。在进行工程师们的讨论之后，发表的文件规定[12]明确指出，我国应根据生产的实际需要，在设备预防性与维护系统集成发展的现代化方面也投入更多的研究，未来二十年对机械设备检测是一项重点项目，由国家斥巨资，大量人才对这课题进行研究。在经过几年的努力后，它己取得了许多重要的成果和经验，开发出多种故障诊断系统，也在相关的企业中得到了长时间的应用[13]。在近几年，无线传感器技术有着较为快速地发展。虚拟仪器的概念[14' 15]也相继定义和实现。利用各种功能的传感器，多通道实时数据采集卡和高性能计算机，在虚拟仪器编译软件系统的支持下，迅速发展基于虚拟仪器的便携式电脑机代替昂贵的特殊监测仪器成为一种趋势。该仪器具有成本低廉，集成度高，灵活性强等特点，是本课题研究的重点。
1.2故障诊断技术
1.2.1故障诊断的含义
所谓故障就是指机械设备丧失了原来所规定的性能和要求的状态[16]。也通常把处于工作状态的一些机械运行状态不正常、有缺陷或机械性能下降等叫做故障，有的时候可以把事故直接认定为故障。故障诊断是根据状态监测所获得的信息，再结合机械设备的结构特点、工作原理、机械运转参数及其以往的运作情况，对这些机械设备已有或潜在的失效进行分析、判断和预测。并通过之前的判断来确定故障的性质、类别、程度和发展趋势[17]。通常大型的旋转机械一般由产生动力的机械和被驱动的机械两部分组成。产生动力的机械包括轴流式压缩机、发电机、离心式压缩机等等，被驱动的机械包括水轮机、燃气轮机、蒸汽水轮机、燃气轮机等等。通常把这些机械称为大型机组。在石油、化工、钢铁、电力等行业中大型机组的应用十分广泛，也是这些企业生产制造的主要机械设备。比如，炼油的三台主要设备：主风机、富气式压缩机和烟机[18];大型的空气压缩机，大型的电厂使用的水轮发电机组和汽轮机，钢铁厂的高炉鼓风机、氧气压缩机等。大型机械设备因为高转速、大功率、高压力、结构复杂、大流量和许多监测仪器，操作和维护的要求很高，所以在最初的机械设计、机械设备的制造、机械设备的使用和其它方面稍有不当，将导致机械设备在工作时发生不必要的故障。大型机械设备的造价是十分高昂的，一旦大型机组设备发生了重大的故障将导致整个生产线的全面停产，会造成企业和国家庞大的经济损失。所以，切实抓好大型机组状态监测和故障诊断工作，避免较为严重的机械设备损坏事件，减少停机事件，缩短停机时间，减少经济损失是非常有用的[19]。
第2章旋转机械故障分析研究
2.1旋转机械概述
旋转机械的定义是主要依靠旋转动作完成特定功能的机械。典型的旋转机械有离心式和轴流式压缩机、风机、粟、汽轮机、航空发动机、水轮机、发电机和燃气轮机等，广泛应用于电力、石化、冶金和航空航天等部门[37]。
2.2旋转机械故障分类及其原因
2.2.1 不对中转子
旋转时不对中一般是指子在相邻的两个轴承的中心线与转子的轴心线有偏移或倾斜。转子旋转的不对中通常可分为支撑转子的轴承不对中和联轴器的不对中。轴承的不对中能够实际反映出轴承座的轴线和标高的中心位置的偏差。轴承的不对中会让轴系的载荷进行重新分配。负荷较小的轴承容易发生失稳现象，同时还容易改变轴系的临界速度，而负荷较大的轴承常常会产生高次谐波的振动。联轴器的不对中,故障又可以分为三类，偏角不对中、平行不对中和平行偏角不对中这三类[38]。偏角不对中会在转轴的一段上额外加上一个弯矩，试图用该力来减小这两个轴中心线的偏角[39]。转子每旋转一圈，弯矩作用的方向就会交换改变一次。所以，偏角不对中会使转子的轴向力增加，使得转子在轴的方向上产生工作频率的振动。平行不对中的时候，转子的振动频率会是转子工作频率的两倍大小。平行偏角不对中是结合了以上两种情况，使得转子在轴向和径向都产生振动。
第3章监测系统总体框架研究........... 18
3.1监测系统设计目标........... 18
3.2监测系统方案构想........... 18
3.3监测系统设计框架........... 19
3.4器件选用 ...........20
3.5结论........... 23
第4章无线传感器节点研究........... 24
4.1无线传感器的设计目标........... 24
4.2传感器节点的硬件设计与实现........... 25
4.3传感器节点的软件设计与实现........... 31
4.4 42第5章汇聚节点与上位机研究........... 43
5.1汇聚节点的硬件搭建........... 43
5.2汇聚节点的软件编写........... 43
5.3 上位机的软件编写........... 47
5.3.1 上位机整体框架........... 47
5.3.2上位机界面与程序框图........... 48
5.4 结论...........50
结论
近些年来，随着测控技术的飞速发展与广泛应用。工业现场的各种机械制造设备也在朝着工业自动化、信息化发展。无线传感器测控技术是新兴的研究方向，在各行各业都有着十分广泛的应用前景。基于无线传感器的旋转机械实时监测系统可以实现工业现场无人看守，从而进行远距离的异地监控。这也减少了检测员的工作量，减少了人力和物力并提高了工作效率和监测准确性。本文从工业生产的实际状况出发，将旋转机械的故障诊断技术与无线传感器技术相结合进行了研究，把机械设备的运转情况与无线网络连接起来，提出基于无线传感器的旋转机械实时监测系统的研究内容。本文首先研究了如今无线传感器的发展方向，国内外的一些新技术。接着研究了旋转机械中较为常见的几种故障现象，并对这些故障产生的原因、特点、监测的方法和步骤进行研究。最后结合这两方面的技术，制定出了无线传感器监测系统的设计方案和研究方向。通过对无线传感器监测系统的功能要求出发，同时运用单片机编程思想。从无线传感器的采集节点、汇聚节点和上位机三个方面，具体设计研究并实现了各个节点的功能要求。
该系统从整体的结构和实现的功能大致可分为三个部分，每部分都有各自所要完成的任务。实现了从工业现场实时数据的采集到数据的传输与汇聚集中到对数据的处理分析显示和保存。在无线传感器节点中主要功能有采集旋转设备的振动信号并将这些信号发送到汇聚节点。所以传感器节点通过对CC430芯片进行编程来实现这两大块功能。汇聚节点是传感器节点与上位机的桥梁，起着连接两者的作用。汇聚节点主要功能有：与传感器节点建立有效可靠的连接；接受上位机的指令并把这些指令信号发送到每个传感器节点；接受各个传感器节点发送来的数据信号并汇总和预处理后再传输给上位机。上位机的作用更为重要，它需要控制各个传感器的工作，并要将接受到的数据进行处理与分析，并能在人机交互界面中直观的显示出来。最后还要把这些数据按照一定的要求给储存起来，方便日后的调用和观察。上位机中控制系统，人机界面简单，容易操作。该系统能高效的实现对工业现场的机械设备进行检测与显示。该系统的扩展性能也良好，有着十分广泛的应用前景和使用价值。
参考文献
[1]朱立志，林萌，杨宗伟等.核电厂数字化仪表控制系统仿真测试平台开发[J].核动力工程.2010，31(5)： 113-117
[2]吴景丰.汽轮发电机组常见振动故障诊断的研究[D].大连理工大学，2003
[3]李伟民.基于Internet的数控机床远程故障诊断系统研究[D].南京航空航天大学，2006
[4]瞿翌.基于LabVIEW的水电站在线实时监测系统.电力自动化设备[J].电力自动化设备.2004，24(2)： 54-56
[5]李大勇.柱塞泵状态监测与故障诊断的研究[D].华北电力大学，2004
[6]王靖.解调技术及时频分析在轴承故障监测诊断中的应用研究[D].北京工业大学，2004
[7]孙颖楷.内燃机智能故障诊断系统的研究及应用[D].重庆大学,2001
[8]王金光.振动诊断技术的应用[D].长春理工大学,2006
[9]王立荣.设备振动监测分析诊断系统研究[D].华北电力大学(北京),2008
[10]盛兆顺，尹琦岭.设备状态监测与故障诊断技术及应用[M].北京：化学工业出版社，2003