【摘要】：齒輪箱作為調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速和傳遞扭矩的常用旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備,在工業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛應(yīng)用,齒輪箱的正常運行是旋轉(zhuǎn)機械安全穩(wěn)定生產(chǎn)的前提條件,因此,實現(xiàn)齒輪的早期故障診斷具有重要意義。在實際生產(chǎn)中,由于存在諸如傳感器安裝不便,易受背景噪聲干擾等缺陷,導(dǎo)致傳統(tǒng)的振動信號分析法和噪聲分析法難以實施。電機電流特征分析法是一種具有信噪比高、信息集成度高、信息獲取方便等優(yōu)點的齒輪故障診斷方法。許多大型旋轉(zhuǎn)機組的運行過程中,由于機組狀態(tài)變化較大,經(jīng)常伴隨著轉(zhuǎn)速的升降。因此,對轉(zhuǎn)速變化下的電機電流進(jìn)行故障特征提取與分析很有必要。論文以電機啟動電流信號為例,通過對其等角度重采樣信號的故障特征提取,來實現(xiàn)對齒輪箱典型故障的有效識別。主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:首先,介紹了基于電機電流信息的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷方法研究,然后進(jìn)行了轉(zhuǎn)子系統(tǒng)齒輪故障對電機定子電流的變化規(guī)律探究,建立了轉(zhuǎn)子系統(tǒng)負(fù)載與電機電流的數(shù)學(xué)模型以及不同齒輪故障激勵的數(shù)學(xué)模型;并根據(jù)電機學(xué)基礎(chǔ)在Matlab/Simulink模塊中建立矢量控制型調(diào)速電機與齒輪扭矩輸出的一體化耦合模型,選擇不同的故障激勵函數(shù),分別采集電流信號并進(jìn)行故障識別研究。其次,以啟動電流為例,進(jìn)行了變轉(zhuǎn)速下電流信號特征提取方法的研究。作為一種典型的時域非平穩(wěn)信號,傳統(tǒng)的時域、頻域分析方法不能對啟動電流的故障特征進(jìn)行有效提取,因此提出了基于等角度重采樣的時頻域分析法。此法先將時域非平穩(wěn)信號轉(zhuǎn)化為角度域平穩(wěn)信號,然后進(jìn)行時、頻域的特征提取與分析�？紤]到轉(zhuǎn)速計、光電編碼器安裝不便等問題,本文選用一種基于瞬時頻率估計的無轉(zhuǎn)速計等角度重采樣方法。并基于此方法成功的實現(xiàn)了啟動電流信號的角域重采樣,然后對重采樣信號進(jìn)行了階次分析和時域特征參量分析,初步完成了齒輪故障的診斷。最后,對齒輪故障的模式識別方法進(jìn)行了研究。利用特征評估方法選出重采樣電流信號的敏感時域特征參量,分別采用基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的SVM分類方法和基于知識的BPNN分類方法進(jìn)行故障模式識別,并對齒輪故障識別率進(jìn)行分析與對比。結(jié)果表明:在對電機啟動電流信號的特征參量進(jìn)行齒輪故障識別時,GA-BPNN具有更好的適應(yīng)性和更高的準(zhǔn)確率。其得到綜合故障識別率為90.1%,其中斷齒故障識別率96.32%,磨損故障識別率81.51%,正常齒輪識別率92.47%。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TH132.41
【圖文】：

齒輪的雙慣量模型

圖 2.4 時變嚙合剛度示意圖Fig. 2.4 Diagram of time-varying meshing stiffness輪重合度；k —雙齒嚙合剛度；k —單齒嚙合剛度。

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2726387