因此,錐齒輪減速機的故障診斷技術(shù)需要種適合的先進(jìn)的方法。在齒輪減速馬達(dá)故障診斷的各種方法中,振動診斷方法常用。由于錐齒輪減速機在運行過程中都不可避免的產(chǎn)生振動,而振動是其本身動力學(xué)特性的表示,于是根據(jù)錐齒輪減速機振動信號的分析與處理,不必對減速機進(jìn)行解體,便可以得到其的運行狀態(tài),得到齒輪減速馬達(dá)系統(tǒng)零部件由于磨損、疲勞、老化等原因引起的狀態(tài)變化信息,并由此識別齒輪減速馬達(dá)或其內(nèi)部零部件的故障。因此,相對于其他故障診斷方法而言,振動診斷方法簡便易行,是目前工程中使用的主要方法。由于大部分錐齒輪減速機的故障都發(fā)生在振動的能量增大之后,所以,振動能量分析法是振動診斷方法中常用的手段。新發(fā)展起來的小波時頻分析理論及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,由于其優(yōu)越的時頻特性在齒輪減速馬達(dá)的振動診斷中有著良好的應(yīng)用前景。齒輪減速馬達(dá)運行時產(chǎn)生的振動信號對其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷,提取其振動信號中的特征向量及進(jìn)行故障模式識別。狀態(tài)監(jiān)測主要通過信號時域分析進(jìn)行,特征向量提取主要應(yīng)用小波理論進(jìn)行,故障模式識別主要應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行。
(1) 實驗測取故障錐齒輪減速機的振動加速度信號,作為對減速機各個運行狀態(tài)振動信號進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與信號分析的根據(jù)。
(2) 較為詳細(xì)的分析了齒輪減速馬達(dá)的振動特性,建立減速機的數(shù)學(xué)力學(xué)模型,并從齒輪減速馬達(dá)結(jié)構(gòu)上來分析產(chǎn)生振動的原因并給出其合理的解釋。
(3) 對振動信號的時域特征和頻域特征在齒輪減速馬達(dá)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷上的應(yīng)用進(jìn)行研究,選出較為合適的減速機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷方法。
(4) 在小波理論分析的基礎(chǔ)上,探索有效的基于小波分析的錐齒輪減速機故障特征的提取方法。先,應(yīng)用連續(xù)小波變換(Continuous Wavelet Transform)依據(jù)信號的尺度-小波能量譜分布特性,對錐齒輪減速機齒輪振動信號進(jìn)行特征提取;其次,應(yīng)用小波分解的多分辨分析(Multi-resolution Analysis)對信號進(jìn)行正交小波分解,對振動信號進(jìn)行濾波消噪處理,提取隱含在振動信號中的周期性沖擊信號;后,應(yīng)用小波包分解(Wavelet Packet Decomposition)對振動信號進(jìn)行分解,將信號在各個頻帶的小波包分解系數(shù)作為錐齒輪減速機齒輪振動信號的特征向量進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析,達(dá)到對齒輪減速馬達(dá)進(jìn)行故障診斷的目的。
(5) 確定有效的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動信號特征的模式識別方法。運用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對個故障錐齒輪減速機進(jìn)行故障模式分類。討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征量的選擇問題,闡述了小波網(wǎng)絡(luò)分析的優(yōu)勢和發(fā)展趨勢。/nmrvjiansuji.html


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