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    斜齒輪減速機監測與故障診斷

    文章出處:   責任編輯:   發布時間:2017-03-02 19:40:23    點擊數:-   【
    斜齒輪減速機監測與故障診斷。斜齒輪減速機狀態監測與故障診斷采用了多種信號處理方法進行,包括基于機械振動信號的時域分析技術、頻譜分析技術、小波及小波包時頻分析技術的信號處理方法,神經網絡技術的模式分類方法。從時域分析的角度對故障齒輪減速電機進行有效的狀態監測,從頻譜分析到小波理論對故障斜齒輪減速機進行故障特征信息的提取,結合小波變換及小波包分解能有效地對含噪聲振動信號進行消噪以及對信號進行多分辨分析的優勢,從中提取它們各自的有效頻段,得到典型的特征參量,將齒輪減速電機特征參量與統計學、神經網絡的優勢相結合,根據所研究對象工作類型的特殊性來判別故障的類型,盡早的發現故障征兆,予以排除。結合診斷實例證明,以上方法能夠很好的對故障斜齒輪減速機進行狀態監測和故障診斷。
    由于斜齒輪減速機生產的需要,冶金企業中的軋鋼設備大多在復雜的工作環境下運行,許多齒輪減速電機設備經受著復雜的工作負載。齒輪減速電機承受時變負荷及溫度變化是影響軋鋼設備工作過程的主要因素,例如在軋機的工作過程中,每次咬鋼、甩鋼都伴隨著較強的振動沖擊現象,因此作為重要調速設備的軋機減速機就會受到影響,由斜齒輪減速機故障引起且導致軋鋼設備產生的故障將直接影響設備的運行狀況以及所生產的產品質量。因此做好機械設備狀態監測以及早期故障診斷就尤為重要。當前對齒輪減速電機故障狀態的研究熱點有斜齒輪減速機故障的識別方法,包括信息比較診斷法、參數變化診斷法、故障樹分析診斷法、齒輪減速電機神經網絡診斷法等;故障診斷的主要信號處理方法,包括信號的時頻分析、小波及小波包理論、神經網絡方法以及根據小波和神經網絡的特點優勢而發展的小波網絡診斷等。上述方法經實例驗證是有效可行的,為齒輪減速電機的診斷研究工作開辟了廣闊的領域 。斜齒輪減速機的狀態監測和故障診斷做了理論上和工程上的應用研究,主要表現在以下幾方面:
    (1) 先從斜齒輪減速機的故障成因、內部齒輪的振動數學模型入手,簡要分析了齒輪減速電機的振動特性并對減速機的故障機理有了初步的認識。
    (2) 其次運用時域分析方法(參數變化診斷法)對工作狀態異常的減速機作了狀態監測,有效地評估了當前齒輪減速電機的工作狀態并為后續的診斷工作打下了基礎。
    (3) 在信號頻域分析中運用 FFT 及 ZOOM-FFT 等方法對齒輪減速電機故障作了故障診斷,同時在此基礎上揭示了般頻域分析方法在診斷分析非平穩信號上的不足。
    (4) 接著運用小波分析和小波包分析技術在信號的消噪以及微弱故障特征提取方面的優越性對斜齒輪減速機復雜振動信號做了降噪和特征提取,有效分離并提取了淹沒在齒輪減速電機振動信號中的故障信號,從而對齒輪減速電機進行了有效的故障診斷。
    (5) 后通過神經網絡技術(神經網絡診斷法)對故障斜齒輪減速機運行工況進行了有效的故障模式識別。http://www.sk-aroma.com/zhijiaozhou.html
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