【摘要】：電主軸是數(shù)控機(jī)床的關(guān)鍵功能部件,對高速數(shù)控機(jī)床、高速加工技術(shù)乃至制造業(yè)的發(fā)展有著重要影響。研究電主軸的故障診斷方法對挖掘電主軸的潛在故障、故障快速定位及維修等方面具有重要的實際應(yīng)用價值,同時也為電主軸乃至數(shù)控機(jī)床的可靠性提升、故障預(yù)警、快速維修提供技術(shù)支撐。而傳統(tǒng)的電主軸故障診斷方法主要是針對電主軸的機(jī)械類單一故障進(jìn)行分析,比如軸承故障、轉(zhuǎn)子不平衡故障等,沒有考慮到多種故障之間耦合的復(fù)合故障類型以及電主軸的電氣類故障。本文結(jié)合電主軸行業(yè)當(dāng)前面臨的重大問題及數(shù)控機(jī)床用戶、企業(yè)的實際需求,對電主軸故障診斷技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)性研究。在深入了解電主軸結(jié)構(gòu)、工作原理上,從傳統(tǒng)機(jī)械主軸和主軸電機(jī)兩個方面來分析電主軸常見的故障,挖掘潛在故障原因,分析故障形成機(jī)理,提出了基于MEWT-KPCA的電主軸故障診斷技術(shù),并搭建了一套電主軸故障診斷系統(tǒng)。本文提出的故障診斷方法與傳統(tǒng)故障診斷方法從故障識別準(zhǔn)確率和效率(即診斷時間)兩個維度進(jìn)行對比,驗證本文提出的電主軸故障診斷技術(shù)的有效性和高效性。本文的主要工作如下:1.介紹了電主軸的結(jié)構(gòu)和工作原理,得出電主軸是一個復(fù)雜的機(jī)電耦合系統(tǒng)的結(jié)論,并通過統(tǒng)計分析,得出電主軸常見的故障部位。機(jī)械類故障主要發(fā)生在軸承部位,其次是殼體、旋轉(zhuǎn)部件等位置處;電氣類故障主要發(fā)生在電主軸定子部位。在此基礎(chǔ)上對電主軸常見故障模式進(jìn)行分析,挖掘潛在故障原因,分析故障形成機(jī)理,發(fā)現(xiàn)振動信號對于機(jī)械類故障比較敏感,三相電流信號對電氣類故障比較敏感,并選取了三個能夠表征信號特征信息的指標(biāo),即能量、峰度和均方根值。2.提出了基于MEWT-KPCA的電主軸故障診斷技術(shù),確定了故障診斷的具體流程、操作,并詳細(xì)論述了penalty小波閾值降噪、改進(jìn)的經(jīng)驗小波變換(MEWT)、核主成分分析(KPCA)以及遺傳算法優(yōu)化的支持向量機(jī)(GA-SVM)的具體原理。3.通過實驗驗證了本文提出的故障診斷算法的有效性和高效性。結(jié)合電主軸常見故障模式及其機(jī)理的分析,設(shè)計了電主軸機(jī)械類故障和電氣類故障實驗,包括單一故障和復(fù)合故障。通過實驗數(shù)據(jù)來驗證本文提出的故障診斷算法的有效性,同時也進(jìn)行橫向?qū)Ρ?將本文提出的故障診斷算法與傳統(tǒng)的故障診斷算法,如經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)、集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)、局部均值分解(LMD)等算法在故障識別準(zhǔn)確率和效率兩個方面進(jìn)行對比,結(jié)果表明本文提出的算法在故障識別準(zhǔn)確率和效率兩方面表現(xiàn)優(yōu)異。4.基于LabVIEW和Matlab軟件平臺聯(lián)合開發(fā)了一套具有良好人機(jī)交互界面的電主軸故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠完成電主軸歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)的篩選與預(yù)處理、數(shù)據(jù)的特征提取與降維以及電主軸故障診斷功能。該系統(tǒng)的可行性通過電主軸機(jī)械類與電氣類實驗數(shù)據(jù)得以驗證。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TG659
【圖文】：

圖 1.1 電主軸結(jié)構(gòu)剖視圖軸技術(shù)最早應(yīng)用于內(nèi)圓磨床，其中在軸承等汽車零部件內(nèi)表面的領(lǐng)域達(dá)到了廣泛的應(yīng)用[11]。隨著數(shù)控機(jī)床的發(fā)展以及高速切業(yè)中的應(yīng)用，數(shù)控機(jī)床的傳統(tǒng)主軸即機(jī)械主軸已經(jīng)不能夠滿足

D1686主軸

IBAG電主軸

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2800494