基于LabVIEW的齿轮故障诊断系统设计

发布时间：2017-06-19 20:07

  本文关键词：基于LabVIEW的齿轮故障诊断系统设计，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：齿轮作为一种常用的零件,在煤矿机械、工厂机床、交通运输等领域有相当高的使用率,已经成为机械器材中不可或缺的连接和传动部件。由于齿轮箱具有复杂的组成结构,运行强度很高,所以故障频发。在各类机械事故中,因齿轮故障导致事故发生的概率接近六成。因此,对齿轮状态的检测和故障识别意义非凡。本文基于以上问题并结合北京东方振动和噪声技术研究所的工作需要开展了针对齿轮运行状态监测和故障诊断的研究,设计了一套齿轮振动信号采集、分析和故障识别的系统。通过转子实验台进行了齿轮正常、齿顶磨损和断齿故障的模拟实验;设计了故障诊断系统软件,整个软件包括数据采集和存储、时域和频域分析、信号特征提取和故障识别几部分,其中特征提取和故障识别功能采用LabVIEW与MATLAB共同编程的方法来完成。针对故障信号具有非平稳性的特点,将能体现信号复杂程度的样本熵引入并结合小波包算法对故障信号进行特征值提取,使用小波包分解把信号分解到不同的频段上,再计算各部分的样本熵并以此作为特征向量,对特征向量使用SVM分类器分类,验证该方法的诊断效果。使用整个系统对搭建好的故障模拟实验台产生的振动信号进行采集、存储、分析及故障识别,验证了系统的有效性。本文的研究成果表明利用Lab VIEW开发的齿轮故障诊断系统使用模块化设计,研发周期短,功能易于功能扩充,人机交互界面简单明了,结果一目了然,能够实现齿轮振动信号的分析和故障识别,具有较强的实用价值。
【关键词】：齿轮 故障诊断 特征提取 小波包 样本熵
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH132.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-17
• 1.1 课题背景和意义10
• 1.2 齿轮故障常用监测技术10-12
• 1.3 齿轮故障诊断技术的发展与现状12-13
• 1.4 虚拟仪器技术概述13-16
• 1.4.1 虚拟仪器的发展13-14
• 1.4.2 虚拟仪器的组成结构和特点14-15
• 1.4.3 LabVIEW开发环境15-16
• 1.5 文章的结构与主要内容16-17
• 2 齿轮故障诊断方法17-28
• 2.1 齿轮的振动机理17-19
• 2.1.1 齿轮的典型结构及其频率特性17-18
• 2.1.2 齿轮副的等效质量18
• 2.1.3 齿轮的固有振动频率18-19
• 2.1.4 齿轮振动的数学模型19
• 2.2 齿轮故障的主要形式19-20
• 2.3 常用齿轮振动信号分析方法20-27
• 2.3.1 时域分析方法20-22
• 2.3.2 频域分析方法22-23
• 2.3.3 时频分析方法23-27
• 2.4 本章小结27-28
• 3 故障诊断系统方案设计28-38
• 3.1 概述28
• 3.2 系统整体架构设计28-29
• 3.3 系统硬件设计29-32
• 3.3.1 传感器的选择29
• 3.3.2 采集仪的选择和配置29-30
• 3.3.3 实验平台与齿轮故障设置30-32
• 3.4 系统软件部分32-37
• 3.4.1 系统软件开发平台33-34
• 3.4.2 软件设计流程34-37
• 3.5 本章小结37-38
• 4 基于小波包和样本熵的齿轮故障特征提取38-50
• 4.1 小波包理论38-40
• 4.2 样本熵40-43
• 4.2.1 近似熵40-41
• 4.2.2 样本熵41-43
• 4.3 小波包和样本熵构成齿轮信号特征向量43-44
• 4.4 实验数据分析44-49
• 4.4.1 齿轮信号的小波包分解44-45
• 4.4.2 重构信号样本熵值比较45-47
• 4.4.3 故障识别47-49
• 4.5 本章小结49-50
• 5 齿轮故障诊断系统程序设计实现50-59
• 5.1 各模块开发过程50-55
• 5.1.1 主体界面设计50
• 5.1.2 数据采集存储的模块50-52
• 5.1.3 时域分析模块设计的实现52-53
• 5.1.4 频域分析模块设计的实现53-54
• 5.1.5 故障识别模块54-55
• 5.2 软件测试55-58
• 5.2.1 采集数据和数据存储55-56
• 5.2.2 齿轮信号时域分析结果56
• 5.2.3 齿轮信号频域分析结果56-57
• 5.2.4 齿轮故障识别57-58
• 5.3 本章小结58-59
• 6 总结与展望59-61
• 6.1 全文总结59
• 6.2 展望59-61
• 参考文献61-65
• 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果65-66
• 致谢66-67

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