【摘要】：軸承在工業(yè)生產(chǎn)中有著舉足輕重的地位。如若軸承發(fā)生故障將會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的后果,乃至導(dǎo)致設(shè)備產(chǎn)生重大事故。在出現(xiàn)重大事故之前,及時(shí)地做出初期預(yù)判,減少經(jīng)濟(jì)損失,是故障檢測(cè)的重點(diǎn)。本論文通過對(duì)某煉鐵廠高爐上料傳動(dòng)系統(tǒng)齒輪箱的軸承進(jìn)行檢測(cè)研究,對(duì)被測(cè)齒輪箱軸承進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)采集,計(jì)算其特征頻率。再根據(jù)機(jī)械設(shè)備振動(dòng)診斷技術(shù)的時(shí)域、頻域分析法,對(duì)齒輪箱軸承的故障進(jìn)行初期分析和推斷。根據(jù)故障設(shè)備在時(shí)域、頻域波形圖上顯示的信息,進(jìn)行信息處理和故障分析。利用時(shí)域信號(hào)規(guī)律的沖擊和頻域的波峰,其不同構(gòu)件的特征頻率不同,來確認(rèn)故障部位。同時(shí)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法,對(duì)齒輪箱軸承的故障進(jìn)行校驗(yàn)與確認(rèn)。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較準(zhǔn)確的Levenberg-Marquardt算法對(duì)軸承故障驗(yàn)證。對(duì)可疑故障用matlab軟件進(jìn)行學(xué)習(xí)、訓(xùn)練,再導(dǎo)入現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。得到最終故障診斷結(jié)論,與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況相吻合,且更換對(duì)應(yīng)零件之后,運(yùn)行一切正常。通過對(duì)齒輪箱軸承的實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析,可以有效地識(shí)別各種故障,幫助企業(yè)解決機(jī)械設(shè)備早期故障,提升故障診斷效率,降低設(shè)備維修成本。
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TF321.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2634339