發(fā)布時間：2017-07-17 14:35

  本文關(guān)鍵詞：柴油機曲軸主動再制造特征參數(shù)分析方法

  更多相關(guān)文章： 主動再制造 曲軸磨損 動態(tài)特性 小波分形

【摘要】：當今可持續(xù)發(fā)展是人類共同追求的目標,再制造符合可持續(xù)發(fā)展的要求。對廢舊機電產(chǎn)品進行傳統(tǒng)的再制造,由于產(chǎn)品的服役時間和服役狀態(tài)的不確定性,使再制造效率低。為了解決這個問題,我們應該尋找機電產(chǎn)品的主動再制造時域,即克服了傳統(tǒng)再制造的缺點,又滿足可持續(xù)發(fā)展。本文在國家自然科學基金重點項目的支持下,主要是在線監(jiān)測產(chǎn)品服役特征,分析監(jiān)測得到的反映產(chǎn)品服役特征的特征量,為主動再制造時域抉擇提供數(shù)據(jù)依據(jù)。簡述了再制造工程及主動再制造的概念及意義,根據(jù)主動再制造定義中的時機最佳性、主動性、關(guān)鍵件優(yōu)先性、可批量性等特征,選取某型號單缸柴油機曲軸作為主動再制造的關(guān)鍵零部件,以曲軸磨損故障作為主動再制造特征。實驗與仿真相結(jié)合,分析含間隙曲軸連桿機構(gòu)的動態(tài)特性。將實驗信號及仿真信號用小波分析,計算信號經(jīng)過小波分解后各頻帶相對能量、平均幅值、峰峰值。這些特征值可以準確判斷出反映故障的頻帶,但不能很敏感的反映故障程度。本文用分形學分析信號,同樣可以判斷故障,但對故障程度反映不靈敏,而小波包與分形學相結(jié)合分析信號,可以很敏銳的撲捉反映故障程度的信息。用小波分形技術(shù)計算不同磨損狀態(tài)時信號的特征值,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對磨損故障狀態(tài)進行預測。
【關(guān)鍵詞】：主動再制造 曲軸磨損 動態(tài)特性 小波分形
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TK423
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 緒論15-23
• 1.1 課題研究的背景與意義15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究的發(fā)展現(xiàn)狀16-21
• 1.2.1 柴油機狀態(tài)分析的研究現(xiàn)狀16-20
• 1.2.2 小波分形技術(shù)的研究現(xiàn)狀20-21
• 1.3 論文總結(jié)21-23
• 1.3.1 論文研究的主要內(nèi)容21-22
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排22-23
• 第二章 在線監(jiān)測曲軸主動再制造特征分析23-31
• 2.1 再制造的相關(guān)概念23-24
• 2.1.1 再制造工程的概念23
• 2.1.2 再制造與原始制造、維修、再循環(huán)的對比23-24
• 2.2 主動再制造的相關(guān)概念24-26
• 2.2.1 主動再制造的定義24-25
• 2.2.2 主動再制造的時域分析25-26
• 2.3 曲軸主動再制造特征參數(shù)分析26-28
• 2.3.1 曲軸的可再制造失效形式分析26-27
• 2.3.2 曲軸磨損失效規(guī)律分析27
• 2.3.3 在線監(jiān)測曲軸磨損狀態(tài)的可行性27-28
• 2.4 基于小波分形技術(shù)的主動再制造狀態(tài)監(jiān)測28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-31
• 第三章 含間隙曲軸連桿機構(gòu)動態(tài)特性分析31-46
• 3.1 實驗臺架31
• 3.2 基于虛擬樣機技術(shù)的間隙機構(gòu)建模31-42
• 3.2.1 仿真三維模型的建立32-34
• 3.2.2 仿真模型中氣缸壓力的施加34-36
• 3.2.3 間隙運動副碰撞力分析36-39
• 3.2.4 曲軸-連桿-活塞系統(tǒng)的建模流程39-40
• 3.2.5 不同間隙時的仿真結(jié)果分析40-42
• 3.3 曲軸連桿機構(gòu)磨損故障動態(tài)特性分析42-45
• 3.3.1 曲軸與連桿運動副磨損松動動態(tài)特性分析42-44
• 3.3.2 連桿與活塞運動副磨損松動動態(tài)特性分析44-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 第四章 小波分形理論在曲軸磨損狀態(tài)識別中的應用研究46-68
• 4.1 小波分析概述46-47
• 4.1.1 多分辨分析46
• 4.1.2 小波包分析46-47
• 4.2 振動信號的故障特征信息提取方法47-49
• 4.2.1 小波包頻帶相對能量提取47-48
• 4.2.2 信號的時域特征參數(shù)指標48-49
• 4.3 小波分析在柴油機故障分析中的應用49-52
• 4.3.1 小波基函數(shù)的選擇49
• 4.3.2 基于多分辨率分析的柴油機故障特征提取與診斷49-50
• 4.3.3 基于小波包分析的柴油機曲軸磨損狀態(tài)特征提取與分析50-52
• 4.4 曲軸磨損故障的分形診斷方法52-58
• 4.4.1 分形理論概述52-53
• 4.4.2 簡述關(guān)聯(lián)維數(shù)的計算53-54
• 4.4.3 柴油機磨損故障關(guān)聯(lián)維數(shù)計算與分析54-58
• 4.5 基于小波分形技術(shù)的曲軸磨損狀態(tài)分析58-61
• 4.5.1 小波分形技術(shù)原理簡介59
• 4.5.2 小波分形技術(shù)在曲軸磨損狀態(tài)分析中的應用59-60
• 4.5.3 實例分析60-61
• 4.6 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的曲軸磨損狀態(tài)預測61-67
• 4.6.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡簡介61-62
• 4.6.2 預測曲軸磨損狀態(tài)62-67
• 4.7 本章小節(jié)67-68
• 第五章 總結(jié)與展望68-70
• 5.1 總結(jié)68-69
• 5.2 展望69-70
• 參考文獻70-74
• 攻讀碩士學位期間的學術(shù)活動及成果情況74

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