【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展以及經(jīng)濟全球化的趨勢,港口成為了促進(jìn)城市經(jīng)濟、區(qū)域經(jīng)濟、國民經(jīng)濟發(fā)展的紐帶。港口大型機械裝備關(guān)鍵零部件的良好性能是決定港口正常運行的重要因素,齒輪箱在起重機中起到動力傳遞的作用,是港口裝備中的關(guān)鍵零部件之一,齒輪箱的運行狀況直接決定著港口機械設(shè)備的好壞。針對齒輪箱系統(tǒng)中,故障因素復(fù)雜多樣,且復(fù)合故障發(fā)生概率大于單一故障等問題,本文做了如下工作:(1)研究齒輪箱常見故障及其失效模式,建立齒輪箱故障樹,完成基于齒輪箱建模的可靠性分析。(2)研究故障特征的選擇和提取方法,得到最終的用于故障診斷的敏感特征值。(3)借助VB.NET設(shè)計了一種基于故障樹建模分析的多位置多尺寸混合故障的智能診斷專家系統(tǒng)。(4)該智能診斷系統(tǒng)分為規(guī)則推理和案例匹配兩大部分。通過故障樹建模分析對齒輪箱當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行可靠性分析并獲取相關(guān)故障信息,而且故障樹的每個節(jié)點對應(yīng)規(guī)則庫中若干條診斷規(guī)則,結(jié)合K-Means、FCM、SOM等故障聚類方法,得到軸承內(nèi)圈、外圈和滾動體故障的敏感特征及其相應(yīng)的診斷規(guī)則,并制定基于LMD分解的診斷規(guī)則,實現(xiàn)對軸承的9種混合故障進(jìn)行故障位置、尺寸和程度的詳細(xì)診斷。建立故障案例的案例庫,以故障特征和特征值為征兆信息將問題案例存儲到案例庫中。在進(jìn)行案例匹配時先對案例庫進(jìn)行分類檢索,縮小匹配范圍,以提高檢索效率。在進(jìn)行規(guī)則診斷時運用特征值判定算法獲得其診斷向量,并通過各規(guī)則屬性的權(quán)重以及規(guī)則自身的置信度,解決規(guī)則診斷時可能出現(xiàn)的推理沖突問題,實現(xiàn)準(zhǔn)確快速地故障識別。
【學(xué)位授予單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U653.921
【圖文】：

如圖1-2 所示。圖 1-2 故障診斷方法Fig. 1-2 Fault diagnosis method由于加速度振動傳感器安裝方便、成本低等優(yōu)點，振動信號分析法被作為故障診斷的常用方法[4]。然而，由軸承故障及其相關(guān)振動信號所引起的脈沖響應(yīng)通常

圖 2-1 齒輪振動噪聲產(chǎn)生機理Fig. 2 generating mechanism of vibration and noise of gear常減速器的振動信號都伴隨著復(fù)雜的調(diào)制現(xiàn)象，而調(diào)制信息中隱含信息。對于齒輪箱而言，齒輪的振動信號調(diào)制分為兩部分，一部分另一部分是頻率調(diào)制。齒輪典型故障輪作為機器裝備中最常見的動力傳動部件，其各種失效模式也是旋見的失效類型。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計顯示，齒輪的各類失效問題約占旋轉(zhuǎn)類齒輪副裝置在工作過程中，由于自身的生產(chǎn)誤差、運行和保障不良使齒輪發(fā)生故障。總而言之，齒輪故障大致可分為兩類:一類是由生因造成的。當(dāng)裝配不當(dāng)時也會對設(shè)備的工作性能帶來危害。例如當(dāng)大時，齒輪在運轉(zhuǎn)過程中會出現(xiàn)快慢急促的現(xiàn)象，而且在輪齒咬合帶來很大的振動撞擊和噪聲。另一類則是由于齒輪長期在高負(fù)載環(huán)

圖 2-2 齒輪的齒面疲勞磨損Fig. 2-2 Tooth surface fatigue wear of the gear紋與齒面點蝕是包括相對滾動和相對滑動的嚙合過程。在嚙合壓力會使得輪廓層深處有剪應(yīng)力產(chǎn)生。除此之外輪廓間出現(xiàn)拉應(yīng)力。在兩種力的作用下，會使得應(yīng)力。一旦剪應(yīng)力大于材料的剪切疲勞極限，輪裂紋的不停擴散，最終會使得齒面上小塊的金屬其為片蝕。齒面點蝕是封閉齒輪減速器最為多發(fā)節(jié)線的齒根表面上。當(dāng)點蝕再一步擴大連接成片脫落，即接觸疲勞脫落。疲勞脫落通常出現(xiàn)在輪圖 2-3 為齒輪的齒面點蝕現(xiàn)象。

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本文編號：2759254