本文選題：減速電機 + 故障診斷��； 參考：《東北石油大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：減速電機廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中,傳統(tǒng)的減速電機故障診斷方法都是使用加速度傳感器采集振動信號進行分析處理。將加速度傳感器固定在減速電機上進行檢測,這種接觸式測量方法會直接影響所采集到的信號準(zhǔn)確性。若使用強磁鐵將加速度傳感器吸附在減速電機上進行故障監(jiān)測,則可能會引起減速電機的偏軸故障,影響故障檢測結(jié)果。若使用粘性材料將加速度傳感器粘附在減速電機上,則會腐蝕減速電機外表面,并且所適用的頻率范圍也會變化,故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性就會大大降低。為了解決這些問題,本文提出了一種使用激光自混合干涉技術(shù)進行故障信息采集的方法。這種方法具有非接觸測量的優(yōu)點,并且能夠大大提高故障信號的分辨率,對振動異常信號特別敏感。使用激光自混合干涉技術(shù)設(shè)計出的檢測平臺不僅能夠取代加速度傳感器,同時還具有體積小、成本低、使用壽命長、抗干擾能力強、非接觸測量等優(yōu)點。本文研究的主要內(nèi)容有以下幾個方面:首先詳細(xì)闡述了激光自混合測量振動信號的原理,說明這一技術(shù)在采集振動信號時的不同參數(shù)對波形的影響,并通過實驗對不同參數(shù)的振動信號使用激光自混合干涉技術(shù)進行采集并分析,對自混合干涉測振理論進行了實驗驗證。研究小波變換的原理,提出了基于小波變換的改進閾值函數(shù)算法,有效解決硬閾值函數(shù)在閾值λ處不具備連續(xù)性及軟閾值函數(shù)的導(dǎo)數(shù)不連續(xù)問題,并且能夠更適用于對減速電機故障振動信號的分析。研究分析減速電機各種故障類型,分析各種故障類型的產(chǎn)生機理,得到各故障類型的故障特征頻率,便于下一步的實驗驗證。設(shè)計并搭建減速電機自混合干涉實驗平臺系統(tǒng),對減速電機各種故障進行采集分析。使用基于小波變換的改進閾值函數(shù)算法處理各項故障信號數(shù)據(jù),判斷各個數(shù)據(jù)所屬故障類型,得到的結(jié)果與理論值進行對比,最終得出使用激光自混合干涉技術(shù)對減速電機的故障診斷的有效性。
[Abstract]:Deceleration motor is widely used in industrial production. The traditional fault diagnosis method of deceleration motor is to use acceleration sensor to collect vibration signal for analysis and processing. When the acceleration sensor is fixed on the deceleration motor to detect, this contact measurement method will directly affect the accuracy of the collected signal. If a strong magnet is used to adsorb the acceleration sensor on the deceleration motor for fault monitoring, it may lead to the fault of the shaft of the deceleration motor and affect the fault detection result. If the acceleration sensor is adhered to the deceleration motor by viscous material, the external surface of the motor will be corroded, and the applicable frequency range will change, and the accuracy of the fault diagnosis result will be greatly reduced. In order to solve these problems, a method of fault information acquisition using laser self-mixing interferometry is proposed in this paper. This method has the advantages of non-contact measurement and can greatly improve the resolution of fault signals and is particularly sensitive to abnormal vibration signals. The platform designed by laser self-mixing interferometry can not only replace the acceleration sensor, but also has the advantages of small volume, low cost, long service life, strong anti-interference ability, non-contact measurement and so on. The main contents of this paper are as follows: firstly, the principle of laser self-mixing measurement of vibration signal is described in detail, and the influence of different parameters of this technique on the waveform is explained. The vibration signals with different parameters are collected and analyzed by laser self-mixing interferometry, and the theory of self-mixing interferometry is verified experimentally. In this paper, the principle of wavelet transform is studied, and an improved threshold function algorithm based on wavelet transform is proposed, which can effectively solve the problems of hard threshold function without continuity at threshold 位 and the derivative discontinuity of soft threshold function. And it can be more suitable for the analysis of fault vibration signal of deceleration motor. All kinds of fault types of deceleration motor are analyzed and the mechanism of each fault type is analyzed. The fault characteristic frequency of each fault type is obtained which is convenient for the next step of experiment verification. Design and build deceleration motor self-mixing interference experiment system to collect and analyze all kinds of faults of deceleration motor. The improved threshold function algorithm based on wavelet transform is used to deal with the fault signal data, and the results obtained are compared with the theoretical values. Finally, the effectiveness of laser self-mixing interferometry for fault diagnosis of decelerating motor is obtained.
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM307

【參考文獻】

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1 武哲;楊紹普;劉永強;;基于多元經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的旋轉(zhuǎn)機械早期故障診斷方法[J];儀器儀表學(xué)報;2016年02期

2 趙寧;李建鵬;張冉;劉春陽;;油田機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)介紹[J];中國設(shè)備工程;2014年06期

3 易輝;梅磊;李麗娟;劉宇芳;袁宇浩;;基于多分類相關(guān)向量機的水電機組振動故障診斷[J];中國電機工程學(xué)報;2014年17期

4 王真;朱麗;黎瑋;;基于電磁振動臺的振動傳感器校準(zhǔn)技術(shù)研究[J];中國科技信息;2013年14期

5 張玉燕;胡偉;監(jiān)雄;徐丹琴;;一種自混合干涉位移測量系統(tǒng)中參數(shù)C的測量方法[J];光電子.激光;2013年06期

6 董紹江;湯寶平;張焱;;基于非廣延小波特征尺度熵和支持向量機的軸承狀態(tài)識別[J];振動與沖擊;2012年15期

7 鄒今春;沈玉娣;;變工況齒輪箱故障診斷方法綜述[J];機械傳動;2012年08期

8 辛衛(wèi)東;馬志勇;滕偉;何纓;柳亦兵;;振動監(jiān)測技術(shù)在風(fēng)電機組齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用[J];中國電力;2012年05期

9 李宏坤;趙長生;周帥;郭義杰;;基于小波包—坐標(biāo)變換的滾動軸承故障特征增強方法[J];機械工程學(xué)報;2011年19期

10 韓業(yè)鋒;仲濤;石磊;;基于包絡(luò)譜分析的滾動軸承故障診斷分析[J];機械研究與應(yīng)用;2010年04期

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1 彭富強;多尺度線調(diào)頻基稀疏信號分解及其在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用[D];湖南大學(xué);2010年

2 郭冬梅;相位調(diào)制型激光自混合干涉測量微納米技術(shù)的研究[D];南京師范大學(xué);2007年

3 呂琛;基于噪聲分析的內(nèi)燃機主軸承狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷[D];大連理工大學(xué);2002年

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1 劉凝;陡河電廠200MW機組DEH超速保護系統(tǒng)改造及控制系統(tǒng)優(yōu)化研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

2 馬曉明;渦流探傷技術(shù)在機車關(guān)鍵部位實時監(jiān)測中的應(yīng)用研究[D];大連交通大學(xué);2014年

3 王金福;振動信號離線分析系統(tǒng)及旋轉(zhuǎn)機械故障診斷應(yīng)用研究[D];上海交通大學(xué);2013年

4 鄭明月;基于相位展開原理的自混合干涉位移測量技術(shù)的研究[D];燕山大學(xué);2012年

5 王剛;光纖低頻振動傳感器的研究[D];吉林大學(xué);2011年

6 項文娟;齒輪箱故障源信號分析方法及系統(tǒng)研究[D];浙江大學(xué);2007年

7 莊旭東;高爐本體溫度監(jiān)控與故障診斷中的模糊數(shù)學(xué)模型研究[D];浙江大學(xué);2006年

8 崔寶珍;基于小波分析的滾動軸承故障診斷方法研究與應(yīng)用[D];中北大學(xué);2005年

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本文編號：1967188