【摘要】： 本文針對當前機械傳動系統(tǒng)性能測試中某些問題，構建了能實現(xiàn)多參數(shù)實時在線測試的綜合系統(tǒng)，在建立測試系統(tǒng)的信息模型，動態(tài)模型和功能模型的基礎上，制訂出機械傳動的總體測試方案。通過合理配置測試儀器和程序編制，實現(xiàn)了傳動系統(tǒng)綜合性能在線測試和信息、數(shù)據(jù)處理。論文同時建立了齒輪傳動通用動力學模型，分析了齒輪傳動系統(tǒng)中齒輪和軸承等主要零部件的振動和噪聲機理。根據(jù)齒輪傳動裝置的故障類型，利用信號分析和處理及神經網絡BP算法的原理，，提出選取樣本參數(shù)、參數(shù)特征的神經網絡提取方法，實現(xiàn)測試系統(tǒng)的故障診斷，并通過實例進行了實驗驗證。
【圖文】：

故障診斷是一門發(fā)展中的學科，當前較為普遍的辦法是利用第5章信號的采集、分析和處理的方法，由領域專家參與進行分析和診斷。例如，某齒輪箱正常工作狀態(tài)時的實測功率譜如圖5.2所示，正常工作狀態(tài)信號的變化在頻域分析中表現(xiàn)為功率譜中無明顯大功率譜線。當在同一測試條件下測出的頻譜如圖5.3所示，圖中出現(xiàn)某頻率段(f=995.4Hz)上功率的突然升高，并且，在其Zf(1990.8Hz)和3f(2986.2Hz)處有明顯的高次諧頻，此時可以大致判斷具有該振動頻率的零件出現(xiàn)了問題(故障)o圖5.2實測功率譜曲線1

某齒輪箱正常工作狀態(tài)時的實測功率譜如圖5.2所示，正常工作狀態(tài)信號的變化在頻域分析中表現(xiàn)為功率譜中無明顯大功率譜線。當在同一測試條件下測出的頻譜如圖5.3所示，圖中出現(xiàn)某頻率段(f=995.4Hz)上功率的突然升高，并且，在其Zf(1990.8Hz)和3f(2986.2Hz)處有明顯的高次諧頻，此時可以大致判斷具有該振動頻率的零件出現(xiàn)了問題(故障)o圖5.2實測功率譜曲線1
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2003
【分類號】：TH132

【引證文獻】

相關碩士學位論文 前3條

1 張震;基于小波神經網絡專家系統(tǒng)的齒輪箱故障診斷研究[D];燕山大學;2010年

2 梅強昊;基于DSP的機械傳動試驗臺測控系統(tǒng)設計與研究[D];西華大學;2009年

3 黃理輝;遠程計算機輔助數(shù)控車床故障診斷的研究[D];河南理工大學;2009年

本文編號：2607278