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基于聲發(fā)射的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷

發(fā)布時間:2020-03-10 18:57
【摘要】:伴隨現(xiàn)代化工業(yè)的迅猛發(fā)展,各類大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械在工業(yè)化生產(chǎn)中有著舉足輕重的地位。齒輪在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中能起到支撐和減少固定機(jī)械部分與運(yùn)動機(jī)械部分間的摩擦,可以稱為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要組成。齒輪的主要特點(diǎn)有負(fù)載能力大、傳動精度高、傳動功率恒定等,因此能夠大量的被應(yīng)用到現(xiàn)代大型機(jī)械中。但是由于齒輪傳動結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工作環(huán)境惡劣等原因,使得它成為一個容易發(fā)生故障的部件。如果故障發(fā)生將會影響設(shè)備的整體運(yùn)行,甚至?xí)䦟?dǎo)致重大的安全事故。因此開展齒輪故障監(jiān)測技術(shù)研究意義非常重要。傳統(tǒng)的齒輪故障監(jiān)測方法是利用振動信號來進(jìn)行的,但常因存在外部干擾噪聲而不能很好的采集到早期的齒輪故障信號。聲發(fā)射是齒輪故障診斷中一種有效的監(jiān)測與診斷技術(shù),它是通過檢測由物體自身釋放的應(yīng)力波來研究物體的狀態(tài)變化。聲發(fā)射技術(shù)不需要距離被測物體很近,被測物體的形變也不會輕易引起聲發(fā)射的改變,涉及領(lǐng)域大,既可以做宏觀檢測,又可以檢測物體內(nèi)部組織的各種狀態(tài)變化,因此,聲發(fā)射技術(shù)對于齒輪早期故障的實時監(jiān)測與診斷至關(guān)重要。本文介紹了旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的意義、聲發(fā)射技術(shù)原理和聲發(fā)射技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用,并對旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的方法進(jìn)行總結(jié)。根據(jù)旋轉(zhuǎn)機(jī)械齒輪故障的實際情況,應(yīng)用支持向量機(jī)對聲發(fā)射信號的識別展開了研究。支持向量機(jī)是機(jī)器學(xué)習(xí)的算法,它是基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理,該原理在數(shù)學(xué)理論上證明了此模型的泛化能力能夠最大化。在實驗數(shù)據(jù)獲取方面本文齒輪實驗系統(tǒng)由PCI-2聲發(fā)射系統(tǒng)和旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障型試驗臺組成。對齒輪進(jìn)行了磨損和溝槽實驗,通過實驗分析研究不同的齒輪故障聲發(fā)射信號的特征。實驗數(shù)據(jù)采用支持向量機(jī)進(jìn)行識別,以徑向基(RBF)函數(shù)作為支持向量機(jī)的核函數(shù),針對RBF核函數(shù)的參數(shù)選取設(shè)計三種參數(shù)尋優(yōu)方法:網(wǎng)格搜索法、遺傳算法尋優(yōu)和粒子群參數(shù)尋優(yōu)(PSO)。利用三種參數(shù)尋優(yōu)方法對RBF核函數(shù)的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了分析。以實驗采集的磨損數(shù)據(jù)、溝槽數(shù)據(jù)、正常數(shù)據(jù)建立支持向量機(jī)的分類模型,并利用支持向量機(jī)對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。應(yīng)用優(yōu)化后的支持向量機(jī)故障分類的精度相比于優(yōu)化之前提高了10%左右,結(jié)果表明該方法對齒輪故障聲發(fā)射信號研究有借鑒意義。
【學(xué)位授予單位】:沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:TH132.41

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本文編號:2586108

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