【摘要】：減速機(jī)作為煉鐵、煉鋼及軋鋼三大冶金生產(chǎn)過(guò)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(fù)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(jī)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(jì)損失甚至安全生產(chǎn)事故不可估量。因此,對(duì)減速機(jī)的齒輪、軸承等關(guān)鍵部件采取行之有效的監(jiān)測(cè)方法以及早期故障的預(yù)判對(duì)保障“煉鐵-煉鋼-鋼軋”生產(chǎn)過(guò)程的安全、高效運(yùn)行,具有重要的意義。能否提取到“鐵-鋼-軋”冶煉過(guò)程中減速機(jī)的齒輪、滾動(dòng)軸承等關(guān)鍵部件振動(dòng)信號(hào)的有效信息是其狀態(tài)監(jiān)測(cè)的難點(diǎn)和關(guān)鍵點(diǎn),其決定了后續(xù)狀態(tài)辨識(shí)與診斷的精準(zhǔn)性。對(duì)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(duì)其進(jìn)分析,具體內(nèi)容如下:1)基于VMD的減速機(jī)關(guān)鍵部件振動(dòng)信號(hào)特征提取應(yīng)用分析。針對(duì)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)易陷入模態(tài)混疊、端點(diǎn)效應(yīng)等,將VMD用于減速機(jī)關(guān)鍵部件滾動(dòng)軸承、齒輪的振動(dòng)信號(hào)特征有效提取。2)基于SVM的減速機(jī)關(guān)鍵部件狀態(tài)辨識(shí)模型研究。針對(duì)減速機(jī)工況復(fù)雜、多變,強(qiáng)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(méi),導(dǎo)致后續(xù)模型識(shí)別精度低。對(duì)此,將測(cè)取的振動(dòng)信號(hào)通過(guò)VMD進(jìn)行分解,計(jì)算其各分量的排列熵與能量熵的熵值,并以此來(lái)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(guò)SVM算法的學(xué)習(xí)構(gòu)建冶金減速機(jī)滾動(dòng)軸承、齒輪兩大關(guān)鍵部件的狀態(tài)辨識(shí)模型。最后,利用實(shí)驗(yàn)室的振動(dòng)數(shù)據(jù)以及包鋼集團(tuán)線材廠大型減速機(jī)所測(cè)取的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果證實(shí):該方法能夠有效地診斷故障并獲得其位置和類型,說(shuō)明其有效性和實(shí)用性。
【圖文】：

減速機(jī)簡(jiǎn)述減速機(jī)是一種通過(guò)齒輪將電機(jī)的轉(zhuǎn)速降到所需要的轉(zhuǎn)速，同時(shí)使轉(zhuǎn)矩得到增連接電機(jī)和執(zhí)行結(jié)構(gòu)的動(dòng)力傳遞機(jī)構(gòu)[24,25]。作為動(dòng)力傳遞機(jī)構(gòu)，減速器因其前各生產(chǎn)活動(dòng)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(dòng)類型的不同，減速機(jī)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(jī) (b)蝸桿減速機(jī)

(a)齒輪減速機(jī) (b)蝸桿減速機(jī)(c)行星減速機(jī) (d)組合減速機(jī)圖 2.1 不同傳動(dòng)類型的減速機(jī)減速機(jī)在設(shè)計(jì)制造時(shí)，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(kāi)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TH132.46

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本文編號(hào)：2612196