發(fā)布時(shí)間：2021-01-10 20:51

　　振動是工程應(yīng)用中十分常見的一個(gè)研究問題,根據(jù)不同的設(shè)備環(huán)境,可選用在線系統(tǒng)監(jiān)測或離線監(jiān)測。包裝紙紙機(jī)7×24小時(shí)不間斷運(yùn)行,對設(shè)備維護(hù)要求較高,單純依靠人的感官和經(jīng)驗(yàn)不易識別出故障（尤其是隱患）,而利用振動監(jiān)測技術(shù)與人為感官二者結(jié)合的方式能夠很好地解決這一問題,同時(shí),出于成本和診斷精確性考慮,紙機(jī)宜選用在線監(jiān)測為主,離線監(jiān)測為輔的復(fù)合監(jiān)測診斷模式。本研究面向的包裝紙紙機(jī)車速在1000m/min左右,監(jiān)測的重點(diǎn)主要是輥?zhàn)�、減速箱和電機(jī)。通過研究發(fā)現(xiàn):輥?zhàn)虞S承內(nèi)環(huán)斷裂故障是軸承故障和松動故障的復(fù)合故障;減速箱齒輪故障可利用振動速度時(shí)域圖定位;電機(jī)轉(zhuǎn)子導(dǎo)條故障表現(xiàn)為電機(jī)轉(zhuǎn)頻的極通過頻率邊帶;改變輥?zhàn)幽z面彈性系數(shù)或者質(zhì)量可緩解壓區(qū)共振現(xiàn)象。本文通過多個(gè)案例研究紙機(jī)輥?zhàn)虞S承、減速箱齒輪、電機(jī)轉(zhuǎn)子導(dǎo)條和壓區(qū)共振四類故障,借助頻譜圖、時(shí)域圖、趨勢圖、瀑布圖和現(xiàn)場聲音等振動參數(shù),總結(jié)不同故障的規(guī)律,輔助專業(yè)人員精確定位故障,避免設(shè)備二次損壞。振動監(jiān)測需要設(shè)備投入的同時(shí),對人員也有一定的要求,因此本文結(jié)合紙機(jī)監(jiān)測點(diǎn)數(shù)來分析實(shí)際振動監(jiān)測運(yùn)作情況。研究結(jié)果表明:要保障低于2個(gè)月的周期監(jiān)測,一條紙機(jī)需配備1-... 

【文章來源】：浙江理工大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

基于模型的專家系統(tǒng)架構(gòu)圖m

基于實(shí)際工況的紙機(jī)振動監(jiān)測與故障診斷研宄??云大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)的發(fā)展，為智能專家系統(tǒng)組建提供了便利，其自學(xué)習(xí)過程受網(wǎng)絡(luò)利??好因素影響，時(shí)間大大縮短。大數(shù)據(jù)智能診斷系統(tǒng)（如圖１．３所示）基于云大數(shù)據(jù)的高效??處理能力，診斷及時(shí)性強(qiáng)，批量數(shù)據(jù)處理有優(yōu)勢，可實(shí)現(xiàn)與其他數(shù)據(jù)系統(tǒng)關(guān)聯(lián)，提升診斷??精確性和針對性。借助于閉環(huán)式診斷模式，推理引擎可實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)功能，區(qū)別于離線式專??家系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)智能診斷系統(tǒng)是一個(gè)可進(jìn)化的系統(tǒng)。??振動相關(guān)??２１６???原始波形輸入｜??——??離線巡檢系年??算法庫?診斷結(jié)果（如）：??現(xiàn)有監(jiān)測系統(tǒng)?（數(shù)據(jù)清洗）特征?智能診?滾動軸承故障??，，參數(shù)輸入?（統(tǒng)計(jì)算法）－＂斷推理一＂掃膛??＾，??丨賴胃息￣１?ｔ?（專家知識〉?引擎?聯(lián)軸器不對中??，?｜?參數(shù)輸入Ｉ?１特征????丨?ＤＣＳ?數(shù)據(jù)?＾???圖１．３大數(shù)據(jù)智能診斷架構(gòu)圖??１．３本課題的研宄目的及意義??紙不但是國民生活的必需品，而且其在軍事、醫(yī)療、航天等方面也起著不可或缺的作??用。紙具有各種各樣的功能

ｉ?ｉ?ｆ?ｉ?％?ｉ??圖２．１在線監(jiān)測系統(tǒng)架構(gòu)圖??如圖２．１所示，本廠所用的在線振動監(jiān)測系統(tǒng)是Ｖａｌｍｅｔ的Ｓｅｎｄｏｄｅｃ系統(tǒng)，該系統(tǒng)由４??９??

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：2969389