【摘要】：軸承在工業(yè)生產(chǎn)中有著舉足輕重的地位。如若軸承發(fā)生故障將會出現(xiàn)嚴(yán)重的后果,乃至導(dǎo)致設(shè)備產(chǎn)生重大事故。在出現(xiàn)重大事故之前,及時地做出初期預(yù)判,減少經(jīng)濟(jì)損失,是故障檢測的重點。本論文通過對某煉鐵廠高爐上料傳動系統(tǒng)齒輪箱的軸承進(jìn)行檢測研究,對被測齒輪箱軸承進(jìn)行振動信號采集,計算其特征頻率。再根據(jù)機(jī)械設(shè)備振動診斷技術(shù)的時域、頻域分析法,對齒輪箱軸承的故障進(jìn)行初期分析和推斷。根據(jù)故障設(shè)備在時域、頻域波形圖上顯示的信息,進(jìn)行信息處理和故障分析。利用時域信號規(guī)律的沖擊和頻域的波峰,其不同構(gòu)件的特征頻率不同,來確認(rèn)故障部位。同時采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法,對齒輪箱軸承的故障進(jìn)行校驗與確認(rèn)。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較準(zhǔn)確的Levenberg-Marquardt算法對軸承故障驗證。對可疑故障用matlab軟件進(jìn)行學(xué)習(xí)、訓(xùn)練,再導(dǎo)入現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。得到最終故障診斷結(jié)論,與現(xiàn)場實際情況相吻合,且更換對應(yīng)零件之后,運(yùn)行一切正常。通過對齒輪箱軸承的實測振動信號進(jìn)行分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析,可以有效地識別各種故障,幫助企業(yè)解決機(jī)械設(shè)備早期故障,提升故障診斷效率,降低設(shè)備維修成本。
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TF321.3

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 王立臣;梁浩;;滾動軸承故障診斷技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J];電子測試;2013年22期

2 何正嘉;蔡改改;申中杰;曹宏瑞;李兵;;基于機(jī)械診斷信息的設(shè)備運(yùn)行可靠性研究[J];中國工程科學(xué);2013年01期

3 王國彪;何正嘉;陳雪峰;賴一楠;;機(jī)械故障診斷基礎(chǔ)研究“何去何從”[J];機(jī)械工程學(xué)報;2013年01期

4 秦沖;王素粉;;機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展探析[J];機(jī)械制造與自動化;2011年06期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王棟平;加工中心精密主軸滑動軸承設(shè)計及摩擦學(xué)性能改進(jìn)[D];西安理工大學(xué);2018年

2 譚秀婷;軸承標(biāo)高對大型機(jī)組軸系振動影響的研究[D];華北電力大學(xué);2018年

3 張宇航;不同摩擦狀態(tài)下滑動軸承碰摩振動信號提取方法與特性研究[D];大連海事大學(xué);2018年

4 白瑞;基于聲發(fā)射的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷[D];沈陽工業(yè)大學(xué);2017年

5 王圳;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的破碎機(jī)傳動系統(tǒng)故障診斷研究[D];遼寧科技大學(xué);2015年

6 扈玉辰;基于LMD和循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)的齒輪箱故障診斷技術(shù)[D];中北大學(xué);2014年

7 吳曉勇;橋式起重機(jī)故障分析與監(jiān)控系統(tǒng)方案設(shè)計[D];武漢輕工大學(xué);2014年

8 馬赫;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)故障診斷研究[D];遼寧科技大學(xué);2014年

9 熊施園;基于小波分析的齒輪箱故障診斷技術(shù)研究[D];中南大學(xué);2013年

10 潘娟娟;滾動軸承微小故障的細(xì)化包絡(luò)分析方法研究[D];河南科技大學(xué);2011年

，

本文編號：2634339