本文關(guān)鍵詞：礦井提升機(jī)主軸裝置故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：主軸裝置是在礦業(yè)生產(chǎn)中具有“咽喉”地位的礦井提升機(jī)的核心部件,其承擔(dān)了礦井提升機(jī)運(yùn)行過(guò)程中幾乎所有的動(dòng)靜載荷。作為礦井提升機(jī)關(guān)鍵的旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu),主軸裝置在長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)高負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)后難免出現(xiàn)相應(yīng)的機(jī)械故障。主軸裝置出現(xiàn)故障后產(chǎn)生的異常振動(dòng)將直接影響礦井提升機(jī)的正常平穩(wěn)運(yùn)作,也在一定程度上使整個(gè)提升系統(tǒng)的性能下降,同時(shí)也給礦井生產(chǎn)帶來(lái)了潛在的安全隱患。傳統(tǒng)的定期和事后維護(hù)方法,不但浪費(fèi)大量的人力和財(cái)力,而且存在增加性能已經(jīng)嚴(yán)重退化部件超期服役的風(fēng)險(xiǎn)。因此,需要對(duì)礦井提升機(jī)主軸裝置的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),通過(guò)分析監(jiān)測(cè)的參數(shù)及時(shí)診斷其是否出現(xiàn)故障以及故障所在的位置,從而確保礦井提升機(jī)運(yùn)行的可靠性和安全性。本課題來(lái)源于國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目“礦井提升機(jī)惡性事故智能診斷技術(shù)”(編號(hào):2009AA04Z415)、國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“基于傳感網(wǎng)的超深立井提升系統(tǒng)健康監(jiān)測(cè)方法”(編號(hào):51275513),獲得江蘇省研究生創(chuàng)新基金資助(編號(hào):CXZZ13_0926),以礦井提升機(jī)主軸裝置為研究對(duì)象,結(jié)合信號(hào)處理技術(shù)、特征提取算法、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論和故障識(shí)別方法,深入開展基于振動(dòng)信號(hào)的噪聲消除、特征提取和故障快速識(shí)別方法的研究,以期形成基于振動(dòng)信號(hào)分析的礦井提升機(jī)主軸裝置故障診斷技術(shù),為礦井提升系統(tǒng)的安全運(yùn)行提供理論支撐和技術(shù)解決方案。首先,開展針對(duì)礦井提升機(jī)主軸裝置的振動(dòng)信號(hào)去噪方法研究。礦井提升機(jī)現(xiàn)場(chǎng)采集的振動(dòng)信號(hào)通常存在大量的噪聲干擾,其會(huì)淹沒(méi)表征故障特征信息的有效成分。針對(duì)此問(wèn)題,引入基于差分譜分析的SVD去噪算法并對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)分析,結(jié)合EMD能對(duì)復(fù)雜信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)分解的優(yōu)勢(shì),提出了基于ISVD和EMD的主軸裝置振動(dòng)信號(hào)去噪方法,實(shí)現(xiàn)了在保留盡可能多有用信號(hào)的前提下消除盡可能多的噪聲成分。其次,開展基于主軸裝置振動(dòng)信號(hào)分析的故障特征提取方法研究。故障特征有效提取是故障診斷重要的一步,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析技術(shù)設(shè)計(jì)了隨機(jī)統(tǒng)計(jì)平均算法,結(jié)合多維數(shù)據(jù)降維技術(shù),提出了基于主元分析和隨機(jī)統(tǒng)計(jì)平均的主軸裝置特征提取方法。引入EEMD信號(hào)分解技術(shù)并對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)研究,形成了基于IEEMD和隨機(jī)統(tǒng)計(jì)平均的特征提取方法,實(shí)現(xiàn)了礦井提升機(jī)主軸裝置故障的振動(dòng)特征表達(dá)和降維。最后,開展基于空間向量統(tǒng)計(jì)分析的故障診斷方法研究。提取的特征樣本可看作一種具有特定形式的空間向量,引入空間幾何理論探索主軸裝置不同運(yùn)行狀態(tài)特征樣本向量之間的特殊空間關(guān)系,結(jié)合中心極限定理等統(tǒng)計(jì)學(xué)分析技術(shù),提出了基于零空間觀測(cè)器故障診斷方法和基于自零空間投影分析的故障診斷方法,實(shí)現(xiàn)了在不需構(gòu)建和訓(xùn)練復(fù)雜模型的基礎(chǔ)上達(dá)到對(duì)礦井提升機(jī)主軸裝置案例已知故障的有效診斷以及突發(fā)未知故障的及時(shí)預(yù)警。
【關(guān)鍵詞】：主軸裝置 礦井提升機(jī) 故障診斷 去噪分析 特征提取
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TD534
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-9
• Extended Abstract9-22
• 1 緒論22-35
• 1.1 課題來(lái)源22
• 1.2 選題背景和意義22-23
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀23-31
• 1.4 研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)31-32
• 1.5 技術(shù)路線和總體框架32-34
• 1.6 本章小結(jié)34-35
• 2 礦井提升機(jī)主軸裝置故障特性分析35-50
• 2.1 引言35
• 2.2 礦井提升機(jī)35-38
• 2.3 礦井提升機(jī)主軸裝置故障特性研究38-45
• 2.4 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)介紹45-49
• 2.5 本章小結(jié)49-50
• 3 基于ISVD和EMD的主軸裝置振動(dòng)信號(hào)去噪分析50-71
• 3.1 引言50
• 3.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解50-55
• 3.3 奇異值分解去噪分析55-64
• 3.4 基于ISVD和EMD的振動(dòng)信號(hào)去噪分析64-66
• 3.5 實(shí)驗(yàn)研究66-69
• 3.6 本章小結(jié)69-71
• 4 主軸裝置振動(dòng)信號(hào)特征提取71-92
• 4.1 引言71-72
• 4.2 隨機(jī)統(tǒng)計(jì)平均算法72-74
• 4.3 基于主元分析和隨機(jī)統(tǒng)計(jì)平均的特征提取74-82
• 4.4 基于IEEMD和隨機(jī)統(tǒng)計(jì)平均的特征提取82-91
• 4.5 本章小結(jié)91-92
• 5 基于零空間觀測(cè)器的主軸裝置故障診斷92-109
• 5.1 引言92
• 5.2 零空間定義92-94
• 5.3 零空間分類器構(gòu)建94-101
• 5.4 實(shí)驗(yàn)研究101-107
• 5.5 本章小結(jié)107-109
• 6 基于自零空間投影分析的主軸裝置故障診斷109-131
• 6.1 引言109
• 6.2 自零空間定義109-112
• 6.3 基于自零空間投影分析的故障診斷112-115
• 6.4 實(shí)驗(yàn)研究115-130
• 6.5 本章小結(jié)130-131
• 7 結(jié)論和展望131-134
• 7.1 主要結(jié)論131-132
• 7.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)132-133
• 7.3 研究展望133-134
• 參考文獻(xiàn)134-146
• 作者簡(jiǎn)歷146-149
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集149

  本文關(guān)鍵詞：礦井提升機(jī)主軸裝置故障診斷方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：361301