Název: Diagnostika rotačních strojů s využitím LabView
Další názvy: Rotating machines diagnostics with use of LabView
Autoři: Kalista, Karel
Vedoucí práce/školitel: Liška, Jindřich
Oponent: Jakl, Jan
Datum vydání: 2013
Nakladatel: Západočeská univerzita v Plzni
Typ dokumentu: diplomová práce
URI: http://hdl.handle.net/11025/7420
Klíčová slova: údržba na základě sledování stavu;monitorovací systémy stavu;poruchy rotačních strojů;Fourierova transformace;redukce příznaků;detekce poruch;klasifikace
Klíčová slova v dalším jazyce: condition-based maintenance;health monitoring system;rotating machines faults;vibration;Fourier transform;feature reduction;fault detection;pattern classification
Abstrakt: 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.
Abstrakt v dalším jazyce: 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.
Práva: Plný text práce je přístupný bez omezení
Vyskytuje se v kolekcích:Diplomové práce (KKY) / Theses (DCY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Kalista_Karel_Diploma_thesis_2013.pdfPlný text práce6,45 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
kalista-v.pdfPosudek vedoucího práce365,56 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
kalista-o.pdfPosudek oponenta práce392,53 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
kalista-p.pdfPrůběh obhajoby práce199,42 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/7420

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.