【摘要】：伴隨現(xiàn)代化工業(yè)的迅猛發(fā)展,各類大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械在工業(yè)化生產(chǎn)中有著舉足輕重的地位。齒輪在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中能起到支撐和減少固定機(jī)械部分與運(yùn)動(dòng)機(jī)械部分間的摩擦,可以稱為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要組成。齒輪的主要特點(diǎn)有負(fù)載能力大、傳動(dòng)精度高、傳動(dòng)功率恒定等,因此能夠大量的被應(yīng)用到現(xiàn)代大型機(jī)械中。但是由于齒輪傳動(dòng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工作環(huán)境惡劣等原因,使得它成為一個(gè)容易發(fā)生故障的部件。如果故障發(fā)生將會(huì)影響設(shè)備的整體運(yùn)行,甚至?xí)䦟?dǎo)致重大的安全事故。因此開展齒輪故障監(jiān)測(cè)技術(shù)研究意義非常重要。傳統(tǒng)的齒輪故障監(jiān)測(cè)方法是利用振動(dòng)信號(hào)來(lái)進(jìn)行的,但常因存在外部干擾噪聲而不能很好的采集到早期的齒輪故障信號(hào)。聲發(fā)射是齒輪故障診斷中一種有效的監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù),它是通過檢測(cè)由物體自身釋放的應(yīng)力波來(lái)研究物體的狀態(tài)變化。聲發(fā)射技術(shù)不需要距離被測(cè)物體很近,被測(cè)物體的形變也不會(huì)輕易引起聲發(fā)射的改變,涉及領(lǐng)域大,既可以做宏觀檢測(cè),又可以檢測(cè)物體內(nèi)部組織的各種狀態(tài)變化,因此,聲發(fā)射技術(shù)對(duì)于齒輪早期故障的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與診斷至關(guān)重要。本文介紹了旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的意義、聲發(fā)射技術(shù)原理和聲發(fā)射技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用,并對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的方法進(jìn)行總結(jié)。根據(jù)旋轉(zhuǎn)機(jī)械齒輪故障的實(shí)際情況,應(yīng)用支持向量機(jī)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的識(shí)別展開了研究。支持向量機(jī)是機(jī)器學(xué)習(xí)的算法,它是基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理,該原理在數(shù)學(xué)理論上證明了此模型的泛化能力能夠最大化。在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取方面本文齒輪實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)由PCI-2聲發(fā)射系統(tǒng)和旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障型試驗(yàn)臺(tái)組成。對(duì)齒輪進(jìn)行了磨損和溝槽實(shí)驗(yàn),通過實(shí)驗(yàn)分析研究不同的齒輪故障聲發(fā)射信號(hào)的特征。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用支持向量機(jī)進(jìn)行識(shí)別,以徑向基(RBF)函數(shù)作為支持向量機(jī)的核函數(shù),針對(duì)RBF核函數(shù)的參數(shù)選取設(shè)計(jì)三種參數(shù)尋優(yōu)方法:網(wǎng)格搜索法、遺傳算法尋優(yōu)和粒子群參數(shù)尋優(yōu)(PSO)。利用三種參數(shù)尋優(yōu)方法對(duì)RBF核函數(shù)的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了分析。以實(shí)驗(yàn)采集的磨損數(shù)據(jù)、溝槽數(shù)據(jù)、正常數(shù)據(jù)建立支持向量機(jī)的分類模型,并利用支持向量機(jī)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。應(yīng)用優(yōu)化后的支持向量機(jī)故障分類的精度相比于優(yōu)化之前提高了10%左右,結(jié)果表明該方法對(duì)齒輪故障聲發(fā)射信號(hào)研究有借鑒意義。
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TH132.41

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本文編號(hào)：2586108