【摘要】：減速機作為煉鐵、煉鋼及軋鋼三大冶金生產(chǎn)過程中的關(guān)重設(shè)備,由于其服役在高溫、多粉塵惡劣環(huán)境中,且頻繁啟停、加減速及工作負載多變,其內(nèi)部的齒輪、軸承等關(guān)鍵部件極易受損誘發(fā)故障,減速機甚至整條生產(chǎn)線也將因此出現(xiàn)停產(chǎn)的情況,間接導(dǎo)致的經(jīng)濟損失甚至安全生產(chǎn)事故不可估量。因此,對減速機的齒輪、軸承等關(guān)鍵部件采取行之有效的監(jiān)測方法以及早期故障的預(yù)判對保障“煉鐵-煉鋼-鋼軋”生產(chǎn)過程的安全、高效運行,具有重要的意義。能否提取到“鐵-鋼-軋”冶煉過程中減速機的齒輪、滾動軸承等關(guān)鍵部件振動信號的有效信息是其狀態(tài)監(jiān)測的難點和關(guān)鍵點,其決定了后續(xù)狀態(tài)辨識與診斷的精準(zhǔn)性。對此,基于變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)理論,并結(jié)合能量熵、排列熵與SVM等方法對其進分析,具體內(nèi)容如下:1)基于VMD的減速機關(guān)鍵部件振動信號特征提取應(yīng)用分析。針對集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)易陷入模態(tài)混疊、端點效應(yīng)等,將VMD用于減速機關(guān)鍵部件滾動軸承、齒輪的振動信號特征有效提取。2)基于SVM的減速機關(guān)鍵部件狀態(tài)辨識模型研究。針對減速機工況復(fù)雜、多變,強背景噪聲等干擾,其關(guān)鍵部件的故障特征頻率極易被淹沒,導(dǎo)致后續(xù)模型識別精度低。對此,將測取的振動信號通過VMD進行分解,計算其各分量的排列熵與能量熵的熵值,并以此來建立高質(zhì)量的特征向量集;其次,將上述部分特征向量集作為訓(xùn)練樣本,通過SVM算法的學(xué)習(xí)構(gòu)建冶金減速機滾動軸承、齒輪兩大關(guān)鍵部件的狀態(tài)辨識模型。最后,利用實驗室的振動數(shù)據(jù)以及包鋼集團線材廠大型減速機所測取的振動數(shù)據(jù)進行驗證。結(jié)果證實:該方法能夠有效地診斷故障并獲得其位置和類型,說明其有效性和實用性。
【圖文】：

減速機簡述減速機是一種通過齒輪將電機的轉(zhuǎn)速降到所需要的轉(zhuǎn)速，同時使轉(zhuǎn)矩得到增連接電機和執(zhí)行結(jié)構(gòu)的動力傳遞機構(gòu)[24,25]。作為動力傳遞機構(gòu)，減速器因其前各生產(chǎn)活動當(dāng)中，，得到了廣泛的應(yīng)用，并且減速器目前具有不可替代的根據(jù)傳動類型的不同，減速機可以分為[25]：齒輪、行星、蝸桿以及組合減速種類型的減速器，如圖 2.1 所示。(a)齒輪減速機 (b)蝸桿減速機

(a)齒輪減速機 (b)蝸桿減速機(c)行星減速機 (d)組合減速機圖 2.1 不同傳動類型的減速機減速機在設(shè)計制造時，根據(jù)其軸承及齒輪等部件分布位置的不同，將其分同的類型：展開式、分流式和同軸式。具體如圖 2.2 所示。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TH132.46

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本文編號：2612196