Title: Diagnostika rotačních strojů s využitím LabView
Other Titles: Rotating machines diagnostics with use of LabView
Authors: Kalista, Karel
Advisor: Liška, Jindřich
Referee: Jakl, Jan
Issue Date: 2013
Publisher: Západočeská univerzita v Plzni
Document type: diplomová práce
URI: http://hdl.handle.net/11025/7420
Keywords: údržba na základě sledování stavu;monitorovací systémy stavu;poruchy rotačních strojů;Fourierova transformace;redukce příznaků;detekce poruch;klasifikace
Keywords in different language: condition-based maintenance;health monitoring system;rotating machines faults;vibration;Fourier transform;feature reduction;fault detection;pattern classification
Abstract: Práce pojednává o diagnostice rotačních strojů, jmenovitě o větrných elektrárnách. Práce přináší informace o uspořádání offshore větrných elektrárnách, které jsou umístěné na větrné farmě Alpha Ventus. Dále je objasněn význam údržby na základě sledování stavu zařízení a také obecná struktura monitorovacích systémů. V práci je také uvedeno několik nejvýznamnějších typů poruch spolu se symptomy, kterými se projevují. Druhá část práce popisuje proces zpracování dat s důrazem na získání charakteristických parametrů z vibračních dat a jejich následnou redukci pouze na ty nejvíce relevantní. Na základě uvedených poznatků byl navržen způsob, jak poruchy diagnostikovat. V praktické části jsou popsány experimentální vibrační data a je uvedena případová studie. Dále je na datech otestován navržený postup pro diagnostiku poruch. Na závěr je uveden návod k aplikaci vytvořené v LabView, pomocí které bylo možné data analyzovat.
Abstract in different language: Presented work deals with rotating machines diagnostics, namely wind turbines. The paper provides information about the configuration of specific offshore wind turbines placed in the wind farm Alpha Ventus. Further, the meaning of condition-based maintenance is explained and the general structure of health monitoring system is described as well as the most common faults in conjunction with their symptoms. The following part explains the data processing with a view to feature extraction from vibration data and feature reduction to identify the most relevant ones. Based on introduced knowledge, a technique for fault diagnostics is suggested. In the practical part, the experimental vibration data are examined and a case study based on real data is presented and the proposed diagnostic approach is tested. Finally, a guide to the application implemented in LabView, which provided the data analysis, is introduced.
Rights: Plný text práce je přístupný bez omezení
Appears in Collections:Diplomové práce / Theses (KKY)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kalista_Karel_Diploma_thesis_2013.pdfPlný text práce6,45 MBAdobe PDFView/Open
kalista-v.pdfPosudek vedoucího práce365,56 kBAdobe PDFView/Open
kalista-o.pdfPosudek oponenta práce392,53 kBAdobe PDFView/Open
kalista-p.pdfPrůběh obhajoby práce199,42 kBAdobe PDFView/Open


Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11025/7420

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.