本文關(guān)鍵詞：基于LabVIEW的齒輪故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：齒輪作為一種常用的零件,在煤礦機(jī)械、工廠機(jī)床、交通運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域有相當(dāng)高的使用率,已經(jīng)成為機(jī)械器材中不可或缺的連接和傳動(dòng)部件。由于齒輪箱具有復(fù)雜的組成結(jié)構(gòu),運(yùn)行強(qiáng)度很高,所以故障頻發(fā)。在各類機(jī)械事故中,因齒輪故障導(dǎo)致事故發(fā)生的概率接近六成。因此,對(duì)齒輪狀態(tài)的檢測(cè)和故障識(shí)別意義非凡。本文基于以上問(wèn)題并結(jié)合北京東方振動(dòng)和噪聲技術(shù)研究所的工作需要開(kāi)展了針對(duì)齒輪運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的研究,設(shè)計(jì)了一套齒輪振動(dòng)信號(hào)采集、分析和故障識(shí)別的系統(tǒng)。通過(guò)轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行了齒輪正常、齒頂磨損和斷齒故障的模擬實(shí)驗(yàn);設(shè)計(jì)了故障診斷系統(tǒng)軟件,整個(gè)軟件包括數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)、時(shí)域和頻域分析、信號(hào)特征提取和故障識(shí)別幾部分,其中特征提取和故障識(shí)別功能采用LabVIEW與MATLAB共同編程的方法來(lái)完成。針對(duì)故障信號(hào)具有非平穩(wěn)性的特點(diǎn),將能體現(xiàn)信號(hào)復(fù)雜程度的樣本熵引入并結(jié)合小波包算法對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行特征值提取,使用小波包分解把信號(hào)分解到不同的頻段上,再計(jì)算各部分的樣本熵并以此作為特征向量,對(duì)特征向量使用SVM分類器分類,驗(yàn)證該方法的診斷效果。使用整個(gè)系統(tǒng)對(duì)搭建好的故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、分析及故障識(shí)別,驗(yàn)證了系統(tǒng)的有效性。本文的研究成果表明利用Lab VIEW開(kāi)發(fā)的齒輪故障診斷系統(tǒng)使用模塊化設(shè)計(jì),研發(fā)周期短,功能易于功能擴(kuò)充,人機(jī)交互界面簡(jiǎn)單明了,結(jié)果一目了然,能夠?qū)崿F(xiàn)齒輪振動(dòng)信號(hào)的分析和故障識(shí)別,具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：齒輪 故障診斷 特征提取 小波包 樣本熵
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH132.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 緒論10-17
• 1.1 課題背景和意義10
• 1.2 齒輪故障常用監(jiān)測(cè)技術(shù)10-12
• 1.3 齒輪故障診斷技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀12-13
• 1.4 虛擬儀器技術(shù)概述13-16
• 1.4.1 虛擬儀器的發(fā)展13-14
• 1.4.2 虛擬儀器的組成結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)14-15
• 1.4.3 LabVIEW開(kāi)發(fā)環(huán)境15-16
• 1.5 文章的結(jié)構(gòu)與主要內(nèi)容16-17
• 2 齒輪故障診斷方法17-28
• 2.1 齒輪的振動(dòng)機(jī)理17-19
• 2.1.1 齒輪的典型結(jié)構(gòu)及其頻率特性17-18
• 2.1.2 齒輪副的等效質(zhì)量18
• 2.1.3 齒輪的固有振動(dòng)頻率18-19
• 2.1.4 齒輪振動(dòng)的數(shù)學(xué)模型19
• 2.2 齒輪故障的主要形式19-20
• 2.3 常用齒輪振動(dòng)信號(hào)分析方法20-27
• 2.3.1 時(shí)域分析方法20-22
• 2.3.2 頻域分析方法22-23
• 2.3.3 時(shí)頻分析方法23-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 3 故障診斷系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)28-38
• 3.1 概述28
• 3.2 系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)28-29
• 3.3 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)29-32
• 3.3.1 傳感器的選擇29
• 3.3.2 采集儀的選擇和配置29-30
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與齒輪故障設(shè)置30-32
• 3.4 系統(tǒng)軟件部分32-37
• 3.4.1 系統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)33-34
• 3.4.2 軟件設(shè)計(jì)流程34-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 4 基于小波包和樣本熵的齒輪故障特征提取38-50
• 4.1 小波包理論38-40
• 4.2 樣本熵40-43
• 4.2.1 近似熵40-41
• 4.2.2 樣本熵41-43
• 4.3 小波包和樣本熵構(gòu)成齒輪信號(hào)特征向量43-44
• 4.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析44-49
• 4.4.1 齒輪信號(hào)的小波包分解44-45
• 4.4.2 重構(gòu)信號(hào)樣本熵值比較45-47
• 4.4.3 故障識(shí)別47-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 5 齒輪故障診斷系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)50-59
• 5.1 各模塊開(kāi)發(fā)過(guò)程50-55
• 5.1.1 主體界面設(shè)計(jì)50
• 5.1.2 數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)的模塊50-52
• 5.1.3 時(shí)域分析模塊設(shè)計(jì)的實(shí)現(xiàn)52-53
• 5.1.4 頻域分析模塊設(shè)計(jì)的實(shí)現(xiàn)53-54
• 5.1.5 故障識(shí)別模塊54-55
• 5.2 軟件測(cè)試55-58
• 5.2.1 采集數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)55-56
• 5.2.2 齒輪信號(hào)時(shí)域分析結(jié)果56
• 5.2.3 齒輪信號(hào)頻域分析結(jié)果56-57
• 5.2.4 齒輪故障識(shí)別57-58
• 5.3 本章小結(jié)58-59
• 6 總結(jié)與展望59-61
• 6.1 全文總結(jié)59
• 6.2 展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果65-66
• 致謝66-67

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本文編號(hào)：463581