發(fā)布時(shí)間：2017-04-11 15:14

  本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)間序列分析的塔機(jī)結(jié)構(gòu)健康診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：塔式起重機(jī)以起升高度高,回轉(zhuǎn)半徑大,工作效率高等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于建筑、采礦、工業(yè)等領(lǐng)域的大型工程中。然而,由于它的結(jié)構(gòu)復(fù)雜,重心高,起重量大,且各機(jī)構(gòu)在工作的過程中需要頻繁的啟動和制動,因此又被看作是一種風(fēng)險(xiǎn)性大、事故率高的機(jī)械設(shè)備。分析塔機(jī)事故原因,近一半是由于金屬結(jié)構(gòu)受損引起的。因此,如何才能避免和排除塔機(jī)工作時(shí)的安全隱患,保證其可靠的運(yùn)行,已成為國內(nèi)外及學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。 近幾年來,基于時(shí)間序列分析的損傷識別方法得到了不斷的發(fā)展。本文將該方法引入了塔機(jī)的結(jié)構(gòu)損傷識別中,為塔機(jī)的健康診斷研究提供了一種新途徑。所做的主要工作包括： 對時(shí)間序列分析理論做了詳細(xì)的分析,并研究了時(shí)間序列模型的參數(shù)估計(jì)、模型定階和模型檢驗(yàn)的方法。提出了塔機(jī)鋼結(jié)構(gòu)損傷狀態(tài)識別的判斷準(zhǔn)則,即提取時(shí)間序列模型參數(shù)作為損傷敏感因子進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷識別。 以實(shí)驗(yàn)室的微型塔機(jī)為研究對象,研究了有限元建模的方法,用ANSYS軟件建立了微型塔機(jī)結(jié)構(gòu)有限元模型,對塔機(jī)的整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行了模態(tài)分析。針對塔機(jī)離地起升這一危險(xiǎn)工況進(jìn)行研究,建立塔機(jī)吊重離開地面時(shí)的動力學(xué)模型,求解該過程中的動態(tài)激勵載荷。對塔機(jī)模型進(jìn)行瞬態(tài)分析,獲得了不同工況下重要節(jié)點(diǎn)的位移信息。 研究了AR模型和AR模型的殘差方差分析方法,選取模型殘差的方差作特征參數(shù),根據(jù)特征參數(shù)的分布情況判斷結(jié)構(gòu)是否損傷。并設(shè)計(jì)了塔機(jī)的單肢實(shí)驗(yàn),測取了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),用處理后的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立AR模型,根據(jù)殘差方差分析法判斷塔機(jī)的結(jié)構(gòu)狀態(tài),最后通過不同工況驗(yàn)證了基于AR模型的塔機(jī)結(jié)構(gòu)損傷狀態(tài)識別方法的有效性。 提出了一種新的ARX模型,采用塔機(jī)不同節(jié)點(diǎn)的位移信號作為模型的輸入、輸出,提取了模型的損傷特征參數(shù),并結(jié)合統(tǒng)計(jì)識別理論對塔機(jī)結(jié)構(gòu)的不同損傷狀態(tài)進(jìn)行識別研究。然后通過不同工況對這種方法進(jìn)行了驗(yàn)證,研究結(jié)果表明該方法對損傷程度的識別非常有效。最后介紹了主成分分析的結(jié)構(gòu)損傷判斷方法,將其與時(shí)間序列模型相結(jié)合,為塔機(jī)的損傷診斷做了進(jìn)一步的研究。
【關(guān)鍵詞】：塔式起重機(jī) 動力特性 結(jié)構(gòu)損傷 時(shí)間序列分析
【學(xué)位授予單位】：山東建筑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH213.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題研究目的和意義9-10
• 1.2 結(jié)構(gòu)健康診斷方法的發(fā)展動態(tài)10-13
• 1.2.1 基于動力學(xué)模型的結(jié)構(gòu)損傷識別方法10-11
• 1.2.2 基于人工智能技術(shù)的結(jié)構(gòu)損傷識別方法11-12
• 1.2.3 基于信號處理技術(shù)的結(jié)構(gòu)損傷識別方法12-13
• 1.3 存在的問題和發(fā)展方向13
• 1.4 本文所做的主要研究工作13-15
• 第2章 時(shí)間序列分析理論15-22
• 2.1 時(shí)間序列分析15-20
• 2.1.1 時(shí)間序列模型簡介15-17
• 2.1.2 模型的參數(shù)估計(jì)17-18
• 2.1.3 模型的定階研究18-19
• 2.1.4 時(shí)序模型的檢驗(yàn)19-20
• 2.2 時(shí)序分析法識別與診斷流程20-21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第3章 塔機(jī)結(jié)構(gòu)動力特性分析22-42
• 3.1 塔機(jī)結(jié)構(gòu)有限元模型的建立22-28
• 3.1.1 有限元法及ANSYS軟件簡介22-23
• 3.1.2 塔機(jī)結(jié)構(gòu)有限元模型的建立23-28
• 3.2 塔機(jī)結(jié)構(gòu)模態(tài)分析28-31
• 3.3 起升時(shí)塔機(jī)結(jié)構(gòu)的瞬態(tài)特性分析31-41
• 3.3.1 ANSYS瞬態(tài)分析方法及關(guān)鍵技術(shù)32-33
• 3.3.2 求解動態(tài)激勵載荷33-38
• 3.3.3 塔機(jī)完好和損傷狀態(tài)下的瞬態(tài)特性分析38-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第4章 基于AR模型的塔機(jī)結(jié)構(gòu)損傷狀態(tài)檢測研究42-55
• 4.1 AR模型狀態(tài)檢測理論研究42-43
• 4.1.1 AR模型概述42-43
• 4.1.2 模型殘差方差分析43
• 4.2 AR模型仿真分析43-48
• 4.3 單肢實(shí)驗(yàn)研究48-54
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)計(jì)48-49
• 4.3.2 單肢驗(yàn)過程49-50
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析50-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第5章 基于ARX模型的塔機(jī)結(jié)構(gòu)狀態(tài)檢測研究55-70
• 5.1 ARX模型概述55
• 5.2 基于ARX模型的塔機(jī)損傷狀態(tài)統(tǒng)計(jì)模式識別55-64
• 5.2.1 統(tǒng)計(jì)模式識別55-57
• 5.2.2 塔機(jī)模型的仿真分析57-61
• 5.2.3 塔臂中間加載檢驗(yàn)61-64
• 5.3 基于主成分分析的結(jié)構(gòu)損傷判斷64-69
• 5.3.1 主成分的基本性質(zhì)64-66
• 5.3.2 主成分分析在結(jié)構(gòu)損傷識別中的應(yīng)用66-69
• 5.4 本章小結(jié)69-70
• 第6章 結(jié)論與展望70-72
• 6.1 全文總結(jié)70
• 6.2 展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 后記76-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間論文發(fā)表及科研情況77

【參考文獻(xiàn)】

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