【摘要】： 振動(dòng)信號(hào)分析是進(jìn)行齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的重要手段。本文旨在研究適用于齒輪和滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)處理方法,并應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各種處理方法處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別,最后有效地分辨各種齒輪箱故障。 首先,本文對(duì)齒輪和滾動(dòng)軸承的故障機(jī)理及各種激勵(lì)因素對(duì)振動(dòng)信號(hào)的影響進(jìn)行了詳細(xì)剖析,研究了齒輪和軸承振動(dòng)信號(hào)的故障特征。然后從時(shí)域、頻域和時(shí)頻域詳細(xì)介紹了齒輪和滾動(dòng)軸承的各種故障診斷方法,最后確定了幾種信號(hào)處理方法對(duì)本齒輪箱進(jìn)行簡(jiǎn)易診斷和精密診斷。 其次,在了解齒輪、滾動(dòng)軸承的振動(dòng)機(jī)理和診斷方法基礎(chǔ)上,搭建了齒輪箱故障試驗(yàn)裝置,分別模擬了齒輪故障和滾動(dòng)軸承故障,并對(duì)故障診斷方法進(jìn)行了驗(yàn)證。基于各種方法在診斷本齒輪箱各種故障時(shí)的局限性(有時(shí)不能診斷出齒輪,特別是軸承故障)。本文提出了一種小波包絡(luò)解調(diào)分析方法,并通過(guò)實(shí)踐證明:與傳統(tǒng)方法相比,小波包絡(luò)解調(diào)分析方法能更好的解決由于實(shí)際的齒輪、軸承噪聲大,振動(dòng)信號(hào)的信噪比低,難以獲得微弱故障特征等問(wèn)題,為提取齒輪、特別是軸承早期故障特征提供了有效的分析手段。 最后,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)齒輪箱故障進(jìn)行分類。結(jié)果說(shuō)明此類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提取輸入信號(hào)的細(xì)微特征,對(duì)故障分類具有很高的準(zhǔn)確性和可靠性。
【圖文】：

由齒輪、軸、軸承、箱體等零部件組成。兩個(gè)齒輪組成一個(gè)齒空間任意兩軸間的轉(zhuǎn)動(dòng)；軸的功用包括兩個(gè)方面：第一支撐軸定的工作位置；第二傳遞運(yùn)動(dòng)和動(dòng)力；滾動(dòng)軸承的基本結(jié)構(gòu)由持架四部分組成。內(nèi)環(huán)通常安裝在軸上，隨軸一起轉(zhuǎn)動(dòng)，外環(huán)固定不動(dòng)。內(nèi)、外環(huán)具有溝形的滾道，，滾動(dòng)體沿著滾道滾動(dòng)，地分布在軸承內(nèi)[14]。由以上三部分組成，其故障也就分為齒輪故障、軸承故障和轉(zhuǎn)箱故障必須對(duì)其各零部件的振動(dòng)機(jī)理和信號(hào)特征進(jìn)行詳細(xì)的研動(dòng)機(jī)理及故障特征信息振動(dòng)機(jī)理分析

中北大學(xué)學(xué)位論文系統(tǒng)，由于齒輪剛度周期性的變化、齒輪裝的作用，齒輪將產(chǎn)生圓周方向的扭轉(zhuǎn)振動(dòng)，，軸、軸承座的振動(dòng)也傳給齒輪箱箱體，使氣聲的形式傳播成為噪聲[2,16]。動(dòng)力學(xué)模型統(tǒng)是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。要建立其齒輪箱故障時(shí)，通常將齒輪副進(jìn)行簡(jiǎn)化。齒簡(jiǎn)化為圖 2.2 所示。
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TH132.41

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 周瑩;基于MIV特征篩選和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)研究[D];北京交通大學(xué);2011年

2 高陽(yáng);基于DSP和分層時(shí)序記憶的齒輪箱故障診斷系統(tǒng)[D];中北大學(xué);2011年

3 劉曉娟;基于希爾伯特—黃變換和支持向量機(jī)的齒輪箱故障診斷研究[D];中北大學(xué);2011年

4 朱靈云;煤礦減速機(jī)健康狀態(tài)評(píng)價(jià)的系統(tǒng)研究[D];鄭州大學(xué);2011年

5 張震;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的齒輪箱故障診斷研究[D];燕山大學(xué);2010年

6 彭春陽(yáng);基于振動(dòng)信號(hào)分析的齒輪箱故障診斷儀的研究[D];重慶大學(xué);2011年

7 田雙蜀;基于聲學(xué)特性的裂紋缺陷檢測(cè)方法研究[D];東北大學(xué);2009年

8 黃平平;基于EMD的齒輪變速箱聲學(xué)故障診斷[D];中北大學(xué);2012年

9 劉芬;基于獨(dú)立分量分析的齒輪箱故障診斷研究[D];中北大學(xué);2012年

10 劉恩濤;基于EMD和粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷研究[D];中北大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2614428