高速精密電主軸轉(zhuǎn)子失衡識別及主動平衡研究
發(fā)布時間:2021-04-27 17:57
隨著“中國制造2025”的提出,智能制造成為當前的研究熱點。數(shù)控機床是裝備制造業(yè)的工業(yè)母機,高速精密電主軸是高檔數(shù)控機床的核心部件。然而,在主軸制造、裝配和運行過程中,因材質(zhì)不均、加工裝配誤差和刀具磨/破損等因素,不可避免地會導致主軸產(chǎn)生質(zhì)量不平衡問題。電主軸轉(zhuǎn)速高,即便很小的不平衡量也會引起很大的離心力,從而激發(fā)系統(tǒng)劇烈振動,因此,對電主軸不平衡振動進行及時診斷和控制對高速高精密機床的發(fā)展具有重要意義。本文針對電主軸轉(zhuǎn)子失衡故障展開深入研究,從故障識別和在線主動平衡兩個方面較系統(tǒng)地研究了電主軸失衡故障診治問題,并設(shè)計開發(fā)了軟硬件系統(tǒng),為電主軸安全運行提供可靠保證。首先,針對電主軸電機、轉(zhuǎn)子和軸承結(jié)構(gòu),以及冷卻、潤滑和平衡裝置,完成了關(guān)鍵參數(shù)設(shè)計和部件選型,在此基礎(chǔ)上開發(fā)了具備多信息監(jiān)測與分析、自動報警及降速處理等功能的電主軸系統(tǒng)平臺,并針對所開發(fā)的電主軸系統(tǒng)進行了模態(tài)測試試驗,為失衡故障識別和主動平衡提供了基礎(chǔ)。其次,研究了振動信號FFT分析方法,提出了灰度圖像紋理分析、對稱極坐標圖像紋理分析和EMD-PWVD振動時頻圖像能量分析新方法,完成了電主軸轉(zhuǎn)子失衡故障特征提取;進一步研究了...
【文章來源】:西安科技大學陜西省
【文章頁數(shù)】:82 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
1.1 選題背景及研究意義
1.2 國內(nèi)外研究動態(tài)及發(fā)展趨勢
1.2.1 轉(zhuǎn)子故障診斷方法
1.2.2 電主軸故障診斷技術(shù)
1.2.3 電主軸在線主動平衡技術(shù)
1.3 研究內(nèi)容及總體方案
1.3.1 研究內(nèi)容
1.3.2 總體方案
2 電主軸選型設(shè)計及系統(tǒng)集成
2.1 電主軸結(jié)構(gòu)及特點
2.2 電主軸選型設(shè)計
2.3 電主軸系統(tǒng)集成
2.4 主軸模態(tài)測試
2.5 本章小結(jié)
3 電主軸轉(zhuǎn)子失衡故障識別
3.1 轉(zhuǎn)子失衡故障機理
3.2 振動信號特征提取
3.3 振動圖像特征提取
3.3.1 灰度圖像紋理分析方法
3.3.2 對稱極坐標圖像紋理分析方法
3.3.3 EMD-PWVD振動時頻圖像能量分析方法
3.4 基于圖像特征的FCM聚類識別
3.5 失衡故障識別試驗
3.5.1 振動信號識別試驗
3.5.2 振動圖像識別試驗
3.6 本章小結(jié)
4 電主軸在線主動平衡裝置及系統(tǒng)設(shè)計
4.1 在線主動平衡原理
4.2 在線主動平衡裝置設(shè)計
4.2.1 總體傳動方案
4.2.2 機械結(jié)構(gòu)及參數(shù)設(shè)計
4.2.3 平衡能力設(shè)計
4.3 在線主動平衡裝置控制研究
4.4 平衡系統(tǒng)設(shè)計及試驗
4.4.1 在線主動平衡方法
4.4.2 在線主動平衡系統(tǒng)設(shè)計
4.4.3 平衡性能試驗
4.5 本章小結(jié)
5 電主軸失衡故障識別與主動平衡軟件開發(fā)
5.1 在線主動平衡系統(tǒng)軟件開發(fā)
5.1.1 軟件方案
5.1.2 軟件開發(fā)
5.2 軟件功能驗證
5.3 軟件應(yīng)用驗證
5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄
本文編號:3163909
【文章來源】:西安科技大學陜西省
【文章頁數(shù)】:82 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
1.1 選題背景及研究意義
1.2 國內(nèi)外研究動態(tài)及發(fā)展趨勢
1.2.1 轉(zhuǎn)子故障診斷方法
1.2.2 電主軸故障診斷技術(shù)
1.2.3 電主軸在線主動平衡技術(shù)
1.3 研究內(nèi)容及總體方案
1.3.1 研究內(nèi)容
1.3.2 總體方案
2 電主軸選型設(shè)計及系統(tǒng)集成
2.1 電主軸結(jié)構(gòu)及特點
2.2 電主軸選型設(shè)計
2.3 電主軸系統(tǒng)集成
2.4 主軸模態(tài)測試
2.5 本章小結(jié)
3 電主軸轉(zhuǎn)子失衡故障識別
3.1 轉(zhuǎn)子失衡故障機理
3.2 振動信號特征提取
3.3 振動圖像特征提取
3.3.1 灰度圖像紋理分析方法
3.3.2 對稱極坐標圖像紋理分析方法
3.3.3 EMD-PWVD振動時頻圖像能量分析方法
3.4 基于圖像特征的FCM聚類識別
3.5 失衡故障識別試驗
3.5.1 振動信號識別試驗
3.5.2 振動圖像識別試驗
3.6 本章小結(jié)
4 電主軸在線主動平衡裝置及系統(tǒng)設(shè)計
4.1 在線主動平衡原理
4.2 在線主動平衡裝置設(shè)計
4.2.1 總體傳動方案
4.2.2 機械結(jié)構(gòu)及參數(shù)設(shè)計
4.2.3 平衡能力設(shè)計
4.3 在線主動平衡裝置控制研究
4.4 平衡系統(tǒng)設(shè)計及試驗
4.4.1 在線主動平衡方法
4.4.2 在線主動平衡系統(tǒng)設(shè)計
4.4.3 平衡性能試驗
4.5 本章小結(jié)
5 電主軸失衡故障識別與主動平衡軟件開發(fā)
5.1 在線主動平衡系統(tǒng)軟件開發(fā)
5.1.1 軟件方案
5.1.2 軟件開發(fā)
5.2 軟件功能驗證
5.3 軟件應(yīng)用驗證
5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄
本文編號:3163909
本文鏈接:http://sikaile.net/shoufeilunwen/boshibiyelunwen/3163909.html
最近更新
教材專著