發(fā)布時間：2017-11-24 11:00

  本文關(guān)鍵詞：基于物聯(lián)網(wǎng)的采煤機狀態(tài)監(jiān)測及壽命管理系統(tǒng)的開發(fā)

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【摘要】：論文課題來源于山西省科技重大專項——“基于物聯(lián)網(wǎng)的煤礦重大生產(chǎn)裝備狀態(tài)監(jiān)測及全壽命周期管理系統(tǒng)的開發(fā)”(編號:20131101029)的子課題,是針對我國采煤機故障頻率高、運行可靠性低、狀態(tài)監(jiān)測功能不完善等問題提出的。采煤機是礦井綜采工作面重要的生產(chǎn)裝備,由于工作面生產(chǎn)環(huán)境惡劣,運行過程中經(jīng)常面對各種沖擊負荷,采煤機一旦發(fā)生故障將造成煤礦生產(chǎn)停止,這對采煤機運行的可靠性提出了非常高的要求。搖臂齒輪故障是采煤機故障的主要形式,占整機故障的34.2%。本文深入分析了搖臂齒輪故障振動信號的產(chǎn)生和變化規(guī)律,研究了信號分析技術(shù)和智能診斷技術(shù)在搖臂齒輪故障中的應(yīng)用,研究結(jié)論可為搖臂齒輪的故障定位、故障診斷以及狀態(tài)檢修提供理論支撐。主要研究內(nèi)容如下:深入分析了采煤機的結(jié)構(gòu)組成及常見故障形式,結(jié)合采煤機壽命管理的功能要求,制定了基于物聯(lián)網(wǎng)三層架構(gòu)的采煤機狀態(tài)監(jiān)測及壽命管理系統(tǒng)的總體實施方案。根據(jù)監(jiān)測信息和機載監(jiān)控系統(tǒng)的特點,確定了數(shù)據(jù)的獲取方式和上位機的開發(fā)平臺,為系統(tǒng)的實施奠定了理論基礎(chǔ)。對搖臂齒輪振動信號產(chǎn)生機理及振動信號調(diào)制現(xiàn)象做了深入分析,考慮搖臂齒輪箱的結(jié)構(gòu)特點,分別建立了搖臂直齒輪和行星齒輪局部故障振動信號模型,通過理論推導得到了不同齒輪故障的振動信號頻譜特征。在MATLAB平臺中對模型進行了仿真分析,仿真結(jié)果驗證了模型的正確性,為搖臂的齒輪故障定位提供了理論依據(jù)。搖臂齒輪箱為多級齒輪傳動,針對測試數(shù)據(jù)小樣本和多參量的特點,提出了一種基于小波分解和支持向量機的搖臂齒輪故障診斷方法,利用小波分析方法可準確提取振動信號中的故障特征信息,支持向量機可實現(xiàn)不同故障的分類識別。對小波分解進行了理論推導和仿真分析,為搖臂齒輪的故障識別奠定了理論基礎(chǔ)。對山西菲利普斯煤礦機械修造有限公司帶有齒輪局部故障的搖臂進行了加載實驗,對采集的振動信號進行了頻譜分析,分析結(jié)果表明:本文所建立的齒輪故障模型能客觀準確的反映搖臂齒輪故障狀態(tài)。分別對帶有斷齒、磨損、剝落以及點蝕齒輪故障的搖臂進行加載實驗,提取了振動信號故障特征參量并進行故障識別,識別準確率可達96%。
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TD632.1;TN929.5;TP391.44

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本文編號：1221993