本文選題：鉆機　切入點：振動測量節(jié)點　出處：《成都理工大學》2016年碩士論文

【摘要】：鉆機是一個機電液一體化的復雜控制系統(tǒng),其故障類型繁多。全液壓鉆機在運行過程中容易發(fā)生剝落、磨損、松動、疲勞、沖擊、泄漏等故障,當故障發(fā)生時將導致鉆機某些物理參數(shù)的改變,如動態(tài)信號非平穩(wěn)性的出現(xiàn),液壓回路的壓力、流量波動等,因此,無論何種故障,都與系統(tǒng)的物理參數(shù)有著直接或間接的聯(lián)系,只要掌握鉆機監(jiān)測參數(shù)的特征信息,就能實現(xiàn)鉆機的故障診斷。針對全液壓坑道鉆機的液壓系統(tǒng)和減速器齒輪故障,從機電設備的實時狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷兩個重要方向入手,對鉆機故障診斷展開了設計與研究。涉及鉆機故障機理、MEMS振動測量節(jié)點、多傳感器數(shù)據(jù)融合方法及鉆機故障模擬實驗等四方面內容。首先研究了全液壓鉆機的故障產(chǎn)生機理。提出多傳感器故障信號采集方案。針對旋轉機械監(jiān)測困難區(qū)域的振動測量,開發(fā)研制基于MEMS加速度計的無線振動測量節(jié)點,實現(xiàn)節(jié)點軟硬件設計。其次根據(jù)鉆機故障特點,通過研究小波包能量特征向量提取、粗糙集屬性約簡、支持向量機等理論,提出基于RS-SVM的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法,將其應用于鉆機故障診斷中,提高鉆機故障分類診斷的準確率。最后,搭建振動標定實驗臺,進行振動標定校準實驗。并利用斷齒齒輪、節(jié)流閥泄漏支路模擬鉆機的減速器齒輪斷齒、液壓馬達內泄漏故障,進行鉆機故障模擬實驗。綜上所述,論文研究的振動實時狀態(tài)監(jiān)測節(jié)點和多傳感器數(shù)據(jù)融合故障診斷方法具有一定的參考和應用價值。
[Abstract]:Drilling rig is a complex control system of electromechanical and hydraulic integration, and its fault types are various.Fully hydraulic drilling rig is prone to spalling, wear, loosening, fatigue, impact, leakage and other faults during operation. When the failure occurs, it will lead to the change of some physical parameters of drilling rig, such as the non-stationary dynamic signal.The pressure and flow of hydraulic circuit fluctuate, so no matter what kind of fault, it has direct or indirect relation with the physical parameters of the system, so long as we master the characteristic information of the monitoring parameters of drilling rig, we can realize the fault diagnosis of drilling rig.Aiming at the faults of hydraulic system and reducer gear of full hydraulic tunnel drilling rig, the design and research of fault diagnosis of drilling rig are carried out from two important directions of real time state monitoring and fault diagnosis of electromechanical equipment.This paper deals with the fault mechanism of drilling rig and MEMS vibration measurement node, multi-sensor data fusion method and drilling machine fault simulation experiment.First of all, the mechanism of fault generation of full hydraulic drilling rig is studied.A multi-sensor fault signal acquisition scheme is proposed.A wireless vibration measurement node based on MEMS accelerometer is developed for vibration measurement in difficult areas of rotating machinery monitoring. The hardware and software of the node are designed.Secondly, according to the fault characteristics of drilling rig, by studying the theory of wavelet packet energy feature vector extraction, rough set attribute reduction, support vector machine and so on, a multi-sensor data fusion method based on RS-SVM is proposed and applied to the fault diagnosis of drilling rig.Improve the accuracy of fault classification and diagnosis of drilling rig.Finally, the vibration calibration test bench is built, and the vibration calibration experiment is carried out.The fault simulation experiment of drilling machine is carried out by using broken gear and throttle valve leakage branch to simulate reducer gear breaking tooth and hydraulic motor leakage fault.To sum up, the method of vibration real-time monitoring node and multi-sensor data fusion fault diagnosis studied in this paper has certain reference and application value.
【學位授予單位】：成都理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TH17

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本文編號：1693349