大型风机齿轮箱在线监测与故障诊断应用研究
发布时间：2021-08-25 15:14
风机主要应用于国民经济各领域以及各种场所的通风换气,其中石油化工、冶金、电力、纺织、船舶和城市轨道交通等应用最多,随着企业装置的大型化,风机也趋大型化。风机的运行环境及工况大都比较恶劣,且连续生产,这就导致风机容易发生故障。齿轮箱作为重要的传动部件,也是故障多发部件,因此对大型风机齿轮箱进行在线监测与故障诊断研究,以期尽早发现潜在故障,进行“预知维修”,可以有效的避免故障引起的突发事故,减少不必要的经济损失。但由于风机的运行工况大部分都处在强背景噪声中,齿轮箱早期故障的微弱信号就极易被背景噪声淹没,因此,风机齿轮箱的故障诊断带面临着许多问题。本论文针对上述问题,把风机的齿轮箱为研究对象,以振动传感器所采集的生成数据为基础,重点对齿轮箱部件振动特征信号进行准确的提取,以期提高故障诊断的正确率,达到大型风机齿轮箱的在线监测于故障诊断的目的。本文主要研究内容如下:（1）对风机和齿轮箱的基本结构进行了研究,详细剖析了齿轮箱各部件发生故障的比例及其主要的失效形式,对齿轮和滚动轴承故障状态下的振动信号模型和故障特征进行了分析。（2）基于常见的故障诊断方法及信号处理方法,对各种方法的优缺点进行了分析...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
风机的不同类型
a.离心式风机 b.轴流式风机 c.混流式风机图 2-1 风机的不同类型1.2 风机的组成结构风机的主要是由叶轮、机壳、电机、齿轮箱（传动件）、联轴器和支架等部件组如图 2-2），是工业应用较为广泛的设备之一，大多都用于鼓风和引风。大部分风机机作为原动机拖动，将旋转能量传送到变速箱，经齿轮箱改变转速，联轴器用于补机与电机间的轴系误差，轴承用于支撑主轴并使齿轮高速旋转[53]。
第二章风机齿轮箱失效的形式与振动特征2.2 齿轮箱故障类型齿轮箱在改变转速和传递扭矩方面有着重要的作用，其由内部的齿轮、轴承与轴体的紧固件和密封件，箱外的联轴器组成，如图 2-3 所示。风机作为一种旋转机械行过程中就会有旋转机械的各种典型故障形式；齿轮负担着传递动力与变换速度的，则存在齿轮常见的故障；而轴承则是旋转部件的支撑，也就存在滚动轴承常见的类型。据统计，齿轮箱内各部件失效比重如表 2-1 所示[56]，其中齿轮、轴承与轴的约占齿轮箱故障的 90%。故而研究齿轮箱中的齿轮、轴承与轴的故障特征，对保障设备正常运行有着重要的意义。
【参考文献】：
期刊论文
[1]化工高压电机滚动轴承失效分析与改进[J]. 段志宏,丛广佩,李伟明,言理. 机电工程技术. 2018(04)
[2]人工自愈与机器自愈调控系统[J]. 高金吉. 机械工程学报. 2018(08)
[3]基于主成分分析法和贝叶斯网络的智能变电站故障诊断方法[J]. 徐建军,盖迪,闫丽梅,刘幸幸. 化工自动化及仪表. 2018(03)
[4]风力发电频率调节相关技术研究[J]. 张宇. 自动化与仪器仪表. 2017(04)
[5]旋转机械频谱智能分析系统的研究与实现[J]. 杨秀文. 山东工业技术. 2016(09)
[6]基于经验模态分解的无量纲指标故障诊断定位[J]. 张清华,王磊,孙国玺,雷高伟,邵龙秋. 上海应用技术学院学报(自然科学版). 2016(01)
[7]基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法[J]. 向丹,岑健. 航空动力学报. 2015(05)
[8]基于MED-EEMD的滚动轴承微弱故障特征提取[J]. 王志坚,韩振南,刘邱祖,宁少慧. 农业工程学报. 2014(23)
[9]小波包神经网络与数据降维的移相全桥变换器的故障诊断[J]. 毛向德,王庆贤,董唯光,梁金平,朱科. 电源学报. 2014(04)
[10]基于EEMD和小波包变换的早期故障敏感特征获取[J]. 王红军,万鹏. 北京理工大学学报. 2013(09)
博士论文
[1]齿轮箱复合故障诊断方法研究[D]. 李蓉.湖南大学 2013
[2]基于振动信号的机械故障特征提取与诊断研究[D]. 赵志宏.北京交通大学 2012
[3]多尺度线调频基稀疏信号分解及其在齿轮箱故障诊断中的应用[D]. 彭富强.湖南大学 2010
硕士论文
[1]基于全矢主成分分析的故障预测方法研究[D]. 高亚娟.郑州大学 2018
[2]风力发电机组齿轮箱振动监测与故障诊断方法研究[D]. 封新建.东北电力大学 2017
[3]风力发电机传动系统振动监测与故障诊断系统研究[D]. 郭梅.浙江大学 2017
[4]风电机组传动系统故障诊断研究[D]. 李子民.华北电力大学(北京) 2017
[5]基于小波降噪和经验模态分解的滚动轴承故障诊断[D]. 徐明林.哈尔滨工业大学 2013
[6]多免疫检测器集成的工业机组智能故障诊断系统[D]. 胡勤.广东工业大学 2013
[7]火炮状态诊断与应急处理方法研究[D]. 曹亭.南京理工大学 2013
[8]基于嵌入式系统的旋转机械故障诊断仪的开发研究[D]. 周泽民.南华大学 2012
[9]基于WEB的机电设备远程监测系统的应用研究[D]. 许雪贵.电子科技大学 2011
[10]风机故障监测与诊断系统的研究与制作[D]. 刘晓波.武汉科技大学 2009
本文编号：3362357
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
风机的不同类型
a.离心式风机 b.轴流式风机 c.混流式风机图 2-1 风机的不同类型1.2 风机的组成结构风机的主要是由叶轮、机壳、电机、齿轮箱（传动件）、联轴器和支架等部件组如图 2-2），是工业应用较为广泛的设备之一，大多都用于鼓风和引风。大部分风机机作为原动机拖动，将旋转能量传送到变速箱，经齿轮箱改变转速，联轴器用于补机与电机间的轴系误差，轴承用于支撑主轴并使齿轮高速旋转[53]。
第二章风机齿轮箱失效的形式与振动特征2.2 齿轮箱故障类型齿轮箱在改变转速和传递扭矩方面有着重要的作用，其由内部的齿轮、轴承与轴体的紧固件和密封件，箱外的联轴器组成，如图 2-3 所示。风机作为一种旋转机械行过程中就会有旋转机械的各种典型故障形式；齿轮负担着传递动力与变换速度的，则存在齿轮常见的故障；而轴承则是旋转部件的支撑，也就存在滚动轴承常见的类型。据统计，齿轮箱内各部件失效比重如表 2-1 所示[56]，其中齿轮、轴承与轴的约占齿轮箱故障的 90%。故而研究齿轮箱中的齿轮、轴承与轴的故障特征，对保障设备正常运行有着重要的意义。
【参考文献】：
期刊论文
[1]化工高压电机滚动轴承失效分析与改进[J]. 段志宏,丛广佩,李伟明,言理. 机电工程技术. 2018(04)
[2]人工自愈与机器自愈调控系统[J]. 高金吉. 机械工程学报. 2018(08)
[3]基于主成分分析法和贝叶斯网络的智能变电站故障诊断方法[J]. 徐建军,盖迪,闫丽梅,刘幸幸. 化工自动化及仪表. 2018(03)
[4]风力发电频率调节相关技术研究[J]. 张宇. 自动化与仪器仪表. 2017(04)
[5]旋转机械频谱智能分析系统的研究与实现[J]. 杨秀文. 山东工业技术. 2016(09)
[6]基于经验模态分解的无量纲指标故障诊断定位[J]. 张清华,王磊,孙国玺,雷高伟,邵龙秋. 上海应用技术学院学报(自然科学版). 2016(01)
[7]基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法[J]. 向丹,岑健. 航空动力学报. 2015(05)
[8]基于MED-EEMD的滚动轴承微弱故障特征提取[J]. 王志坚,韩振南,刘邱祖,宁少慧. 农业工程学报. 2014(23)
[9]小波包神经网络与数据降维的移相全桥变换器的故障诊断[J]. 毛向德,王庆贤,董唯光,梁金平,朱科. 电源学报. 2014(04)
[10]基于EEMD和小波包变换的早期故障敏感特征获取[J]. 王红军,万鹏. 北京理工大学学报. 2013(09)
博士论文
[1]齿轮箱复合故障诊断方法研究[D]. 李蓉.湖南大学 2013
[2]基于振动信号的机械故障特征提取与诊断研究[D]. 赵志宏.北京交通大学 2012
[3]多尺度线调频基稀疏信号分解及其在齿轮箱故障诊断中的应用[D]. 彭富强.湖南大学 2010
硕士论文
[1]基于全矢主成分分析的故障预测方法研究[D]. 高亚娟.郑州大学 2018
[2]风力发电机组齿轮箱振动监测与故障诊断方法研究[D]. 封新建.东北电力大学 2017
[3]风力发电机传动系统振动监测与故障诊断系统研究[D]. 郭梅.浙江大学 2017
[4]风电机组传动系统故障诊断研究[D]. 李子民.华北电力大学(北京) 2017
[5]基于小波降噪和经验模态分解的滚动轴承故障诊断[D]. 徐明林.哈尔滨工业大学 2013
[6]多免疫检测器集成的工业机组智能故障诊断系统[D]. 胡勤.广东工业大学 2013
[7]火炮状态诊断与应急处理方法研究[D]. 曹亭.南京理工大学 2013
[8]基于嵌入式系统的旋转机械故障诊断仪的开发研究[D]. 周泽民.南华大学 2012
[9]基于WEB的机电设备远程监测系统的应用研究[D]. 许雪贵.电子科技大学 2011
[10]风机故障监测与诊断系统的研究与制作[D]. 刘晓波.武汉科技大学 2009
本文编号：3362357
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