【摘要】：大型隔膜泵是工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的重要機(jī)械設(shè)備之一,其運(yùn)行狀態(tài)的好壞直接關(guān)系著工廠的生產(chǎn)效率,因此,對(duì)其工作狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)和故障診斷是十分必要的。隔膜泵機(jī)組的振動(dòng)以及其它故障是影響機(jī)組安全和穩(wěn)定運(yùn)行的主要因素。因此,對(duì)機(jī)組振動(dòng)、溫度以及其它影響機(jī)組運(yùn)行的參數(shù)的監(jiān)測(cè)就顯得至關(guān)重要,隔膜泵的故障診斷也是提高企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行效益和原料供應(yīng)保障的重要措施。 本文首先敘述了開(kāi)展隔膜泵在線監(jiān)測(cè)與故障診斷的意義,接著對(duì)隔膜泵主要零部件的故障機(jī)理進(jìn)行了分析,討論了各種零部件的振動(dòng)特性,采用小波分析和灰色關(guān)聯(lián)度等方法針對(duì)振動(dòng)信號(hào)的特征提取和故障識(shí)別做了深入研究。 曲軸是隔膜泵中最重要的部件之一,也是受力最復(fù)雜的部件。它的尺寸參數(shù)很大程度上影響著隔膜泵的整體尺寸和重量,同時(shí)也影響隔膜泵的可靠性與壽命。以曲軸作為主要研究對(duì)象,用ANSYS軟件對(duì)整體曲軸建立了符合實(shí)際情況的三維模型,采用有限元法對(duì)其進(jìn)行了三維有限元分析,研究了整體曲軸的應(yīng)力狀態(tài)和變形情況,為曲軸的設(shè)計(jì)提供了理論支持。針對(duì)曲軸的裂紋故障采用了比振動(dòng)診斷方法更加準(zhǔn)確的聲發(fā)射診斷方法。 該系統(tǒng)由信號(hào)在線監(jiān)測(cè)的硬件系統(tǒng)和信號(hào)監(jiān)測(cè)和分析的軟件系統(tǒng)兩大部分組成。信號(hào)監(jiān)測(cè)的硬件系統(tǒng)主要由各種傳感器、放大器、采集卡、工控機(jī)等組成；在線監(jiān)測(cè)和故障分析的軟件系統(tǒng)主要是基于虛擬儀器技術(shù),采用LabVIEW和MATLAB混合編程,主要完成信號(hào)的采集、處理和故障報(bào)警、診斷等功能。應(yīng)用虛擬儀器技術(shù)構(gòu)建的監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng),可以完成各種信號(hào)的在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)和故障識(shí)別,降低了測(cè)試成本,提高了測(cè)試效率,增強(qiáng)了系統(tǒng)的靈活性,方便了測(cè)試實(shí)驗(yàn)。
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類(lèi)號(hào)】：TH323
【圖文】：

所以在MATLAB中將式(3一18)式改造為:勸(t)一e一‘’‘，cos。。t取。。=5。該小波不是緊支撐的，理論上講t可取一co一+co。但是當(dāng)。時(shí)，或再取更大的值時(shí)，勸(t)和平(t)在時(shí)域都具有很好的集中，如所示M小波不是正交的，也不是雙正交的，可用于連續(xù)小波變換。但該小波是對(duì)是應(yīng)用較為廣泛的一種小波。(3)Daubeehies小波Daubeehies小波簡(jiǎn)稱(chēng)db小波。它是由法國(guó)女學(xué)者IngridDaubeehies年代初提出并構(gòu)造的。一般寫(xiě)成dbN，N是小波的階數(shù)。小波函數(shù)勸(t)和函數(shù)滬(t)中的支撐區(qū)為ZN一1，勸(t)的消失矩為N。dbN中的N表示db小階次、N=2一10。當(dāng)?shù)?1時(shí)，dbl即是Haar小波。除N==1外，dbN不對(duì)稱(chēng)性(即非線性相位)。dbN沒(méi)有明確的表達(dá)式。圖3.2所示為db小波，時(shí)勢(shì)(t)和砂(t)的波形。八附。勸m日如儲(chǔ)of加眺~目從透悶聲儷5勝“目油帕柳戶。勸.目加帕of如明~目目口媽叫而S如眨西翔s

現(xiàn)在我們分別利用這些方法對(duì)在電機(jī)轉(zhuǎn)速540r/min下，旋轉(zhuǎn)軸在兩個(gè)祛碼載荷下，對(duì)實(shí)際的軸承外圈腐蝕故障振動(dòng)采集的信號(hào)來(lái)進(jìn)行小波分析。如圖3.3左圖所示，為軸承外圈腐蝕振動(dòng)信號(hào)，從波形上根本看不出是否存在外環(huán)故障。為了提取外環(huán)故障特征頻率，進(jìn)一步對(duì)第一層細(xì)節(jié)信號(hào)d1做Hilbert包絡(luò)并進(jìn)行譜分析，結(jié)果如同3.3右圖所示。圖3.4利用db1o正交小波基進(jìn)行4層小波分解的結(jié)果。其中d1~d4分別表示第1、2、3、4層細(xì)節(jié)信號(hào)。小波分析由于具有同時(shí)分析信號(hào)時(shí)域與頻域的特征，所以使用小波分析技術(shù)對(duì)檢測(cè)的信號(hào)進(jìn)行變換，然后對(duì)具有故障特征的信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，然后通過(guò)Hilbert變換進(jìn)行解調(diào)和細(xì)化頻譜分析，從而軸承中的故障信息成分就可以檢測(cè)出來(lái)，從而判斷軸承發(fā)生故障的部位。妻

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 梁向京;隔膜泵驅(qū)動(dòng)液壓系統(tǒng)研究[D];中南大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2732738