伺服電機(jī)近年來在工業(yè)產(chǎn)品與自動(dòng)化生產(chǎn)線中得到大規(guī)模應(yīng)用,如何保證電機(jī)與傳動(dòng)系統(tǒng)長期穩(wěn)定安全運(yùn)行對伺服驅(qū)動(dòng)器的故障診斷功能提出了更大的挑戰(zhàn)。在各類機(jī)械故障當(dāng)中,安裝不對中故障發(fā)生率極高且在故障條件下長期運(yùn)行會(huì)對傳動(dòng)機(jī)構(gòu)造成不可逆的損壞。目前在工業(yè)界應(yīng)用較廣的不對中故障診斷策略多數(shù)從振動(dòng)信號(hào)入手,成本較高且易受環(huán)境因素制約。因此本文從電氣法故障診斷角度,以電機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)為分析核心從多個(gè)角度研究不對中故障診斷方法,對未來伺服產(chǎn)品非侵入式故障診斷有重大意義。首先,本文對電機(jī)安裝不對中故障開展理論建模與故障機(jī)理分析。不對中故障具體包括三類:平行不對中、角度不對中與組合不對中。當(dāng)不對中故障發(fā)生時(shí),會(huì)在系統(tǒng)負(fù)載轉(zhuǎn)矩中引入特定頻率的脈動(dòng),進(jìn)而在電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)速等電信號(hào)中產(chǎn)生同頻率的脈動(dòng)。在轉(zhuǎn)速信號(hào)快速傅里葉變換（FFT）頻譜中,平行不對中故障表現(xiàn)為1倍轉(zhuǎn)頻幅值升高,角度不對中故障表現(xiàn)為2倍轉(zhuǎn)頻幅值升高,組合不對中故障表現(xiàn)為二者的特征疊加,仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果均驗(yàn)證了本文建模推導(dǎo)的正確性。由于考慮到真實(shí)系統(tǒng)中難以找到完全健康的電機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)作為參照,因此本文從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā),以首次安裝條件下的角度不對中診斷為... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

振動(dòng)分析儀伺服電機(jī)等傳動(dòng)機(jī)構(gòu)在工作期間會(huì)不可避免產(chǎn)生振動(dòng)，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生某一機(jī)

測傳動(dòng)軸系的每個(gè)位置振動(dòng)幅度是否存在異常增大的現(xiàn)象進(jìn)而診斷出具體的故障類型和故障部件從而有針對性地加以維修，這是電氣法未來的改進(jìn)與研究方向。隨著國家對國產(chǎn)智能制造領(lǐng)域的重點(diǎn)關(guān)注以及自動(dòng)化生產(chǎn)制造業(yè)的迅猛發(fā)展，工業(yè)領(lǐng)域?qū)χ悄馨踩夹g(shù)與故障診斷功能提出了更高的要求，進(jìn)而要將自動(dòng)故障診斷功能引入工業(yè)機(jī)械手臂等工業(yè)產(chǎn)品中保障其穩(wěn)定安全運(yùn)行，同時(shí)降低監(jiān)測維修的開銷。伺服系統(tǒng)是如今與未來自動(dòng)化生產(chǎn)領(lǐng)域的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，務(wù)必滿足各類型環(huán)境的高可靠性與高安全性的要求才能保證工業(yè)生產(chǎn)的順利運(yùn)轉(zhuǎn)。圖1-3Maisart智能診斷功能

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-8-對于一個(gè)完整的伺服系統(tǒng)而言，智能故障診斷功能在未來的體系中是不可或缺的。目前在日本三菱公司最新驅(qū)動(dòng)器J5系列中已經(jīng)集成了機(jī)械智能診斷功能，能夠針對滾珠絲杠、皮帶輪、齒輪等多種傳動(dòng)機(jī)構(gòu)根據(jù)運(yùn)行條件自動(dòng)調(diào)整報(bào)警閾值，進(jìn)行失效預(yù)測，并且與前沿的人工智能將結(jié)合，提出了基于Maisart的智能監(jiān)測功能如圖1-3所示。目前在國內(nèi)各廠家的伺服產(chǎn)品中尚無集成可以大規(guī)模應(yīng)用的電氣法故障診斷功能，未來如果能夠在國內(nèi)伺服中實(shí)現(xiàn)電氣法監(jiān)測與預(yù)防性維護(hù)將大大提高國產(chǎn)伺服品牌的競爭力。追溯電氣法故障診斷的研究歷史，電流信號(hào)分析方法最先被相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者提出[50]，且如今電流法的學(xué)術(shù)成果也最豐富，轉(zhuǎn)矩信號(hào)分析法和轉(zhuǎn)速信號(hào)分析法的研究目前相對較少。電流信號(hào)采集設(shè)備多種多樣，但通過大量工程經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，很多場合下電機(jī)驅(qū)動(dòng)器本身的電流信號(hào)采樣存在誤差較大、偏置現(xiàn)象嚴(yán)重或采樣率較低等諸多問題，就可能會(huì)造成信息丟失或分辨率不足進(jìn)而無法有效診斷故障。以如圖1-4所示500r/min條件下平行不對中故障診斷實(shí)驗(yàn)中由電機(jī)驅(qū)動(dòng)器采集得到的的電流信號(hào)FFT處理結(jié)果為例，頻譜中僅觀測到電流基頻信號(hào)而故障的調(diào)制信號(hào)十分微弱，不利于有效診斷故障。因此本文選取電機(jī)轉(zhuǎn)速作為信號(hào)源開展研究。幅值(A)圖1-4平行不對中故障電流信號(hào)FFT頻譜轉(zhuǎn)速法[2]是以電機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)作為分析媒介開展故障診斷，具體實(shí)施流程示意圖如圖1-5所示。電機(jī)安裝不對中故障會(huì)首先造成負(fù)載轉(zhuǎn)矩周期性正弦波動(dòng)，負(fù)載轉(zhuǎn)矩的異常變化也會(huì)反映在速度信號(hào)中，這就是其能夠診斷不對中故障的原因所在。通過計(jì)算不對中故障在特定轉(zhuǎn)速下的特征頻率值，并在故障發(fā)生前后對這些特征頻率點(diǎn)進(jìn)行幅值對比，可將超出正常波動(dòng)范圍的幅值升高作為判

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2961433