本文關(guān)鍵詞：軋鋼機(jī)振動(dòng)信號(hào)分析與故障診斷方法研究

  更多相關(guān)文章： 鋼機(jī)滾動(dòng)軸承 故障診斷 小波包分析 奇異譜分析 支持向量機(jī)

【摘要】：近年來,鋼鐵需求不斷增加,全球鋼鐵行業(yè)不斷發(fā)展。軋鋼機(jī)作為鋼廠的主要生產(chǎn)設(shè)備,一旦發(fā)生故障會(huì)造成巨大經(jīng)濟(jì)損失,因此對軋鋼機(jī)進(jìn)行故障診斷研究極具必要性和重大的意義。 本文對軋鋼機(jī)的常見故障進(jìn)行了特征分析。軋鋼機(jī)的振動(dòng)故障主要有四鐘,而軸承故障是四大故障之一,然后主要分析了軋鋼機(jī)滾動(dòng)軸承失效的表現(xiàn)和原因、軋鋼機(jī)滾動(dòng)軸承的工作特點(diǎn)。 本文提出了一種新的基于振動(dòng)分析的故障診斷方法,基于小波包分析和奇異譜分析相結(jié)合最后利用支持向量機(jī)的故障診斷方法。首先,采用適用于非平穩(wěn)、非線性的小波包分析方法進(jìn)行信號(hào)的降噪處理,這種方法可以有效去除混雜在原始信號(hào)中的干擾信號(hào),降低軋鋼機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷時(shí)的誤差,并采用MATLAB軟件對直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)的軋機(jī)軋輥軸承故障進(jìn)行仿真分析,驗(yàn)證降噪的效果,接下來對軋鋼機(jī)滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理。其次,針對于軋鋼機(jī)滾動(dòng)軸承變載荷、變轉(zhuǎn)速的工作特點(diǎn),采用了奇異譜分析(SSA)方法,一種振動(dòng)信號(hào)的簡單的時(shí)間序列故障特征提取方法。這種方法在分析時(shí)很容易實(shí)現(xiàn),它把信號(hào)分解成一系列主要部分,用其對軋鋼機(jī)滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行提取故障特征,分別對比其能量譜與奇異譜和不同載荷下的奇異譜,然后選取能清楚區(qū)分滾動(dòng)軸承故障狀態(tài)的奇異值作為故障特征。在最后,建立-個(gè)最優(yōu)支持向量機(jī)模型,把上一步選取出來的特征值作為支持向量機(jī)的輸入,分別用滾動(dòng)軸承正常狀態(tài)、軸承內(nèi)圈故障、軸承外圈故障和滾動(dòng)體故障的振動(dòng)信號(hào)特征對支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練,當(dāng)其收斂時(shí)進(jìn)行故障診斷。 驗(yàn)證結(jié)果顯示,該方法不僅可以準(zhǔn)確、有效地對軋鋼機(jī)滾動(dòng)軸承工作狀態(tài)進(jìn)行診斷,還能分析出其故障類型。
【關(guān)鍵詞】：鋼機(jī)滾動(dòng)軸承 故障診斷 小波包分析 奇異譜分析 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TH165.3;TG333
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 課題來源9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 軋鋼技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 故障診斷技術(shù)的發(fā)展10-12
• 1.3 課題的目的和意義12-13
• 1.4 論文的主要內(nèi)容與研究方法13-14
• 第2章 軋鋼機(jī)故障機(jī)理分析14-20
• 2.1 軋鋼機(jī)的構(gòu)成14
• 2.2 軋鋼機(jī)故障的特征分析14-15
• 2.3 軋鋼機(jī)軸承15-18
• 2.3.1 軋鋼機(jī)滾動(dòng)軸承工作特點(diǎn)15-17
• 2.3.2 軋鋼機(jī)軸承失效的表現(xiàn)和原因17-18
• 2.4 軋鋼機(jī)振動(dòng)信號(hào)分析18
• 2.5 本章小結(jié)18-20
• 第3章 軋鋼機(jī)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)降噪理論20-34
• 3.1 小波包降噪方法基本理論20-22
• 3.1.1 小波分析20-21
• 3.1.2 小波包分析21-22
• 3.2 小波包方法應(yīng)用于降噪的過程22-26
• 3.2.1 小波包分解層數(shù)研究23
• 3.2.2 閾值的選取方法23-26
• 3.3 軋鋼機(jī)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)降噪模擬分析26-29
• 3.4 軋鋼機(jī)滾動(dòng)軸承小波包降噪分析29-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第4章 軋鋼機(jī)滾動(dòng)軸承故障奇異譜分析方法34-42
• 4.1 奇異譜分析方法34-37
• 4.1.1 奇異譜分析基本原理34-35
• 4.1.2 奇異值特征抽取與奇異值向量排列35
• 4.1.3 奇異譜分析過程35-37
• 4.2 軋鋼機(jī)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)奇異譜分析37-41
• 4.3 本章小結(jié)41-42
• 第5章 基于支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷42-48
• 5.1 支持向量機(jī)的基本原理42-44
• 5.2 支持向量機(jī)的基本方法與分類44-46
• 5.3 基于支持向量機(jī)的故障識(shí)別46-47
• 5.4 本章小結(jié)47-48
• 第6章 結(jié)論48-49
• 6.1 結(jié)論48
• 6.2 展望48-49
• 參考文獻(xiàn)49-52
• 在學(xué)研究成果52-53
• 致謝53

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

1 李峰,張英堂,王寧,宋兵,周寶成;基于小波和奇異譜降噪理論的軸承故障診斷研究[J];軸承;2003年07期

2 王楠,孫鳳久,陳長征;基于小波分析的低速重載軸承故障診斷[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào);2005年01期

3 楊桂芹;徐紅莉;;基于最大信息熵的小波包閾值去噪語音增強(qiáng)算法[J];測控技術(shù);2011年10期

4 魯緒閣;范云霄;錢抗抗;;設(shè)備故障診斷技術(shù)綜述及其發(fā)展趨勢[J];礦山機(jī)械;2007年12期

5 張學(xué)工;關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2000年01期

6 林近山;;基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂妥V峭度的滾動(dòng)軸承故障診斷[J];機(jī)械傳動(dòng);2012年09期

7 郝剛;潘宏俠;;小波包降噪與HHT在齒輪箱滾動(dòng)軸承中的故障診斷[J];礦山機(jī)械;2012年10期

8 房立清,米東,徐章遂,陳東根;基于奇異譜分析的發(fā)動(dòng)機(jī)燃油系統(tǒng)故障診斷[J];燃燒科學(xué)與技術(shù);2003年02期

，

本文編號(hào)：940227