基于深度学习的微型齿轮减速直流电机的故障检测系统的研究与实现
发布时间：2020-08-04 21:40
【摘要】：由于许多行业对减速电机的需求正在日益提高,国内减速电机生产企业需要提高减速电机的生产效率。目前国内企业普遍使用人工检测方式对减速电机,特别是微型齿轮减速直流电机进行故障诊断,这种方式不仅限制企业的生产效率,而且容易导致误检漏检。以JL-12FN20-37型号齿轮减速直流电机为例,本文结合了电机故障诊断理论和深度学习理论,研究并实现了一套微型齿轮减速直流电机的故障检测系统,该系统是基于卷积神经网络框架实现,通过分析JL-12FN20-37型号齿轮减速直流电机的振动信号来实现高效的故障检测,具有一定应用价值。本文的工作主要包括以下三个部分:(1)振动信号的特征提取与选择:就本文所设计的故障检测系统而言,合适的JL-12FN20-37型号齿轮减速直流电机的振动信号特征是研究的关键。所以本文运用基于短时傅里叶变换,基于希尔伯特黄变换和基于1/3倍频程谱-主成分分析这三种特征提取方法对电机的非平稳时变振动信号进行特征提取。经过实验分析,通过这三种特征提取的方法所获得的振动信号特征都具备信息不冗长、区分度较高等特点,适合作为故障检测分类模型的输入特征。(2)故障检测分类模型的研究:首先本文搭建了基于支持向量数据描述的故障检测分类模型作为实验的比较基准;其次设计了两款基于深度学习的故障检测分类模型,其中一款是基于卷积神经网络的分类模型,通过改进经典卷积神经网络模型参数和加入包括误检惩罚项和多段检测在内的五种优化结构,分类模型的准确率和精确率有所提高。另外一款是基于长短期记忆神经网络的故障检测分类模型,在加入包括循环连接方向的随机失活在内的四种优化结构后,分类模型的识别性能也得到较高提升。最后通过分析对比实验结果,本文选择结果更优的卷积神经网络分类模型作为故障检测系统的分类模型。(3)JL-12FN20-37型号齿轮减速直流电机的故障检测系统的实现:首先,在系统硬件方面,本文根据硬件性能和实现要求完成了对直流电源、振动传感器等硬件设备的选型,并设计了基于弹簧减震框架的电机测量平台,有助于减少外部振动源对电机信号测量的干扰;其次,在系统软件方面,本文为故障检测系统设计了操作简便的图形用户界面;最后通过实际测试对本系统的优劣进行评价。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM33;TP18
【图文】：
图 1-2 各类减速电机。而这些都是因为国内减速机行业存在独有的问题所引起。比如国内绝大部分企规模较小，限制了国内企业开发能力，导致产品更新周期长，影响着企业产品的争力和发展脚步。另外，国内的减速机行业的产品生产质量参差不齐，可靠性和直在国内外市场不高，导致不少企业失去部分市场。但究其根本，是我国减速机基础技术研究不足，相关联的行业技术水平不足等导致，如国内传动基础期间应够好，高端齿轮材料、热处理技术、传动系统动力研究等与国外技术差距仍有较。以小见大，在国内绝大部分中小小型齿轮减速电机生产行业中，除了对自家产几个硬性指标转速、转矩、温升等进行专业设备的测量外，还要对噪声和振动进。由于国内齿轮减速机种类繁多复杂以及行业硬性硬性指标未明，国内普遍做法人工方式进行产品质检，即在噪声和振动方面通过双手感知电机和减速机空载的及用耳朵聆听整体空载噪声来进行综合判断产品是否合格。这种落后低效的方法
图 1-3 四种微型齿轮减速直流电机品质检控的效率和质量，这将成为齿轮减速电机企业能否创造可观持续的要问题之一。般齿轮减速电机品质检控的内容包括几种硬性参数指标，如产品的空载电、空载转速、负载转速、启动电压及峰值、负载扭力曲线等。这些检测项些电机检测设备进行测量,特别的，负载扭力曲线的测量可以根据实际产品产品的检测设备，如图 1-4 是某企业为特定型号微型齿轮减速直流电机自检测设备，可以通过产品驱动磁粉制动器来检测产品的扭力是否符合要求产品品可快速手动更换产品的电机或减速器部件。除了上述的电机参数质检控还包括了噪声和振动检测这两方面。但是，关于这方面的检测国内尚未拥有成熟自动化的检测设备，其主要面临的困难在于国内齿轮减速电多，不同产品间出现故障时的噪声和振动是复杂多样的，没有通用设备进
图 1-4 负载扭矩检测装置研究意义，减速电机产业在国内日益增长的需求下不停地扩张市场自研自产面对不同需求的齿轮减速电机产品。由前面章节内部分中小企业拥有一定程度自主研发能力，但是在面临大规地进行齿轮减速电机的噪声和振动方面的品质检测，而这两具体部件是否存在故障的重要检测项目之一。所以研发一套面的检测设备是极为重要的，一方面这种设备或者方案能取品的生产成本，提高减速电机的检测效率，另一方面也提高确率，保证企业生产中齿轮减速电机的产品合格率。究了数字信号处理、模式识别、电机故障诊断、深度学习程方法和分类模型方案的优劣，最终将基于短时傅里叶变换
本文编号：2781116
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM33;TP18
【图文】：
图 1-2 各类减速电机。而这些都是因为国内减速机行业存在独有的问题所引起。比如国内绝大部分企规模较小，限制了国内企业开发能力，导致产品更新周期长，影响着企业产品的争力和发展脚步。另外，国内的减速机行业的产品生产质量参差不齐，可靠性和直在国内外市场不高，导致不少企业失去部分市场。但究其根本，是我国减速机基础技术研究不足，相关联的行业技术水平不足等导致，如国内传动基础期间应够好，高端齿轮材料、热处理技术、传动系统动力研究等与国外技术差距仍有较。以小见大，在国内绝大部分中小小型齿轮减速电机生产行业中，除了对自家产几个硬性指标转速、转矩、温升等进行专业设备的测量外，还要对噪声和振动进。由于国内齿轮减速机种类繁多复杂以及行业硬性硬性指标未明，国内普遍做法人工方式进行产品质检，即在噪声和振动方面通过双手感知电机和减速机空载的及用耳朵聆听整体空载噪声来进行综合判断产品是否合格。这种落后低效的方法
图 1-3 四种微型齿轮减速直流电机品质检控的效率和质量，这将成为齿轮减速电机企业能否创造可观持续的要问题之一。般齿轮减速电机品质检控的内容包括几种硬性参数指标，如产品的空载电、空载转速、负载转速、启动电压及峰值、负载扭力曲线等。这些检测项些电机检测设备进行测量,特别的，负载扭力曲线的测量可以根据实际产品产品的检测设备，如图 1-4 是某企业为特定型号微型齿轮减速直流电机自检测设备，可以通过产品驱动磁粉制动器来检测产品的扭力是否符合要求产品品可快速手动更换产品的电机或减速器部件。除了上述的电机参数质检控还包括了噪声和振动检测这两方面。但是，关于这方面的检测国内尚未拥有成熟自动化的检测设备，其主要面临的困难在于国内齿轮减速电多，不同产品间出现故障时的噪声和振动是复杂多样的，没有通用设备进
图 1-4 负载扭矩检测装置研究意义，减速电机产业在国内日益增长的需求下不停地扩张市场自研自产面对不同需求的齿轮减速电机产品。由前面章节内部分中小企业拥有一定程度自主研发能力，但是在面临大规地进行齿轮减速电机的噪声和振动方面的品质检测，而这两具体部件是否存在故障的重要检测项目之一。所以研发一套面的检测设备是极为重要的，一方面这种设备或者方案能取品的生产成本，提高减速电机的检测效率，另一方面也提高确率，保证企业生产中齿轮减速电机的产品合格率。究了数字信号处理、模式识别、电机故障诊断、深度学习程方法和分类模型方案的优劣，最终将基于短时傅里叶变换
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 罗炳聪;樊可清;陈英武;;小型电机生产过程在线品质检测方法研究[J];测控技术;2015年12期
2 耶晓东;;HHT方法在轴承故障诊断中的应用[J];陕西理工学院学报(自然科学版);2012年04期
3 覃慧;南江红;;旋转机械故障诊断的时频分析方法比较[J];科学技术与工程;2011年09期
4 吴定海;张培林;任国全;陈非;;基于支持向量的单类分类方法综述[J];计算机工程;2011年05期
5 李晗;萧德云;;基于数据驱动的故障诊断方法综述[J];控制与决策;2011年01期
6 董玉才;杨万利;张玲;易良海;曹苏娜;;基于偏最小二乘法的两栖突击车液压马达故障诊断[J];机床与液压;2010年21期
7 赵文浩;阎威武;;基于数据驱动的故障诊断研究[J];微计算机信息;2010年28期
8 丘东元;彭锦凤;张波;;电力电子变换器结构性故障的有向图论诊断方法[J];电机与控制学报;2010年08期
9 薛寒;谢利理;叶留义;;基于模糊推理的电机故障诊断专家系统研究[J];计算机测量与控制;2010年01期
10 孙丽;赵希;;基于人工神经网络的电机故障诊断研究[J];科技资讯;2008年12期
本文编号：2781116
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlidianqilunwen/2781116.html
