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基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的齒輪箱故障診斷研究

發(fā)布時間:2020-11-19 13:08
   齒輪箱在連接和傳遞動力方面起到至關(guān)重要的作用,在不少的機械設(shè)備中廣泛應(yīng)用。據(jù)統(tǒng)計,旋轉(zhuǎn)機械中齒輪故障占其故障的10%左右,軸承故障的故障發(fā)生率也占有很大的比重。因此隨著齒輪箱的故障診斷成為旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的一個重要部分的同時,選取齒輪和軸承進行故障診斷的研究就有著很重要的實際工程意義。對齒輪箱的故障診斷技術(shù)的研究,不僅可以縮短維修時間、降低維修費用、還能提高設(shè)備運行的穩(wěn)定性,保證安全生產(chǎn),所以意義重大。 到目前為止,故障診斷的發(fā)展已經(jīng)朝著智能領(lǐng)域方向開展,這不僅促進了智能診斷方法的發(fā)展,而且同時也成為研究故障診斷技術(shù)的一個新的、重要的手段。本文利用小波包理論不僅實現(xiàn)了故障信號的降噪處理,而且還成功的提取了故障信號的特征能量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)(NNES)的輸入?yún)⒘。這是分辨信號故障模式的一種新的方法。通過訓(xùn)練樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的隱知識庫,測試樣本則調(diào)用隱知識庫中的隱含故障特征,從而做出故障診斷。本文是選取了齒輪箱常常發(fā)生的五種故障模式,作為研究對象。通過對訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進行測試得知,此小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)性能良好,可以應(yīng)用到工程實際故障診斷技術(shù)中。 利用MATLAB和VB進行混合編程,開發(fā)出用戶界面友好、操作簡單的齒輪箱智能故障診斷系統(tǒng)。通過本文,不僅顯示了MATLAB在計算、繪圖和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱方面的強大功能,而且還充分發(fā)揮了VB在圖形用戶界面方面的優(yōu)勢。
【學位單位】:燕山大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2010
【中圖分類】:TH132.41;TH165.3
【部分圖文】:

齒輪副,力學模型,齒輪,靜彈性


圖 2-2 齒輪副力學模型Fig.2-2 The mechanics model of gea為2 ( )[ ( )] ( rM X + CX + K t X E t = T 用線上齒輪的相對位移;C 為齒輪2 為作用在齒輪上的扭矩;2r 為節(jié)圓誤差及故障造成兩個齒輪在作用線:1 21 2rm mMm m=+摩擦力的影響,則2 1 2(T iT ) / r= 0,1 2E (t ) = E + E (t )載后的平均靜彈性變形;2E (t )為齒),

滾動軸承,滾動體,剛度,位置


圖 2-3 滾動軸承剛度隨滾動體位置而變化Fig.2-3 The variational location of rolling bearing’s rigidity滾動軸承安裝有關(guān)的振動 安裝滾動軸承的旋轉(zhuǎn)軸彎承裝歪,使保持架座孔和引導(dǎo)面偏載,軸運轉(zhuǎn)時則成分中含有軸旋轉(zhuǎn)頻率的多次諧波。同時,滾動軸滾動體通過特定位置時也會引起振動,其頻率與滾動動軸承的固有振動頻率 滾動軸承在運行過程中,由沖擊而產(chǎn)生振動,這時的振動頻率為軸承各部分的為222( 1) 42 1rk k EIgfD rAπk = ×+(Hz) 振動階數(shù)(k =2,3,…);D為套圈橫截面中性軸直徑(ma);I 為套圈橫截面的慣性矩(mm4);g 為重力加速度32

頻譜圖,齒輪嚙合,頻譜圖,嚙合頻率


的嚙合頻率及各次諧波于嚙合剛度的變化引起的,標準漸開線線兩側(cè)的某部位開始變?yōu)殡p齒嚙合,因變化的,由于載荷的變化引起了嚙合剛動。一般情況下,嚙合振動是近似于簡頻譜圖上會出現(xiàn)嚙合頻率及各次諧波成4 所示。
【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 胡智文,鄧鐵如,余增亮,陳連運;在VB應(yīng)用程序中集成MATLAB[J];計算機工程與應(yīng)用;2003年07期

2 丁鋒;何正嘉;張新運;;小波包分析在滾動軸承信號消噪處理中的應(yīng)用[J];西安工業(yè)學院學報;2006年01期


相關(guān)博士學位論文 前1條

1 傅瑜;小波分析在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用[D];西安電子科技大學;1998年


相關(guān)碩士學位論文 前8條

1 許娟;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機械振動故障診斷系統(tǒng)設(shè)計[D];沈陽工業(yè)大學;2007年

2 張琳;機械故障診斷中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與D-S推理的信息融合技術(shù)研究[D];燕山大學;2003年

3 孫超;專家系統(tǒng)在故障診斷和質(zhì)量預(yù)測方面的應(yīng)用[D];浙江大學;2004年

4 王飛雁;機械傳動系統(tǒng)綜合測試與故障診斷研究[D];南京理工大學;2003年

5 李輝;滾動軸承和齒輪振動信號分析與故障診斷方法[D];西北工業(yè)大學;2001年

6 張銳;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的機械故障診斷技術(shù)研究[D];東北林業(yè)大學;2001年

7 邢鈞;基于小波分析的齒輪箱故障診斷技術(shù)的研究和應(yīng)用[D];北京工業(yè)大學;2002年

8 朱忠奎;小波分析在變速箱齒輪故障診斷中的應(yīng)用研究[D];合肥工業(yè)大學;2002年



本文編號:2890049

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