伺服电机安装不对中故障诊断研究
发布时间：2021-01-06 23:21
伺服电机近年来在工业产品与自动化生产线中得到大规模应用,如何保证电机与传动系统长期稳定安全运行对伺服驱动器的故障诊断功能提出了更大的挑战。在各类机械故障当中,安装不对中故障发生率极高且在故障条件下长期运行会对传动机构造成不可逆的损坏。目前在工业界应用较广的不对中故障诊断策略多数从振动信号入手,成本较高且易受环境因素制约。因此本文从电气法故障诊断角度,以电机转速信号为分析核心从多个角度研究不对中故障诊断方法,对未来伺服产品非侵入式故障诊断有重大意义。首先,本文对电机安装不对中故障开展理论建模与故障机理分析。不对中故障具体包括三类:平行不对中、角度不对中与组合不对中。当不对中故障发生时,会在系统负载转矩中引入特定频率的脉动,进而在电机电磁转矩与转速等电信号中产生同频率的脉动。在转速信号快速傅里叶变换（FFT）频谱中,平行不对中故障表现为1倍转频幅值升高,角度不对中故障表现为2倍转频幅值升高,组合不对中故障表现为二者的特征叠加,仿真与实验结果均验证了本文建模推导的正确性。由于考虑到真实系统中难以找到完全健康的电机运行数据作为参照,因此本文从实际应用角度出发,以首次安装条件下的角度不对中诊断为...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
振动分析仪伺服电机等传动机构在工作期间会不可避免产生振动，当系统发生某一机
测传动轴系的每个位置振动幅度是否存在异常增大的现象进而诊断出具体的故障类型和故障部件从而有针对性地加以维修，这是电气法未来的改进与研究方向。随着国家对国产智能制造领域的重点关注以及自动化生产制造业的迅猛发展，工业领域对智能安全技术与故障诊断功能提出了更高的要求，进而要将自动故障诊断功能引入工业机械手臂等工业产品中保障其稳定安全运行，同时降低监测维修的开销。伺服系统是如今与未来自动化生产领域的关键环节之一，务必满足各类型环境的高可靠性与高安全性的要求才能保证工业生产的顺利运转。图1-3Maisart智能诊断功能
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文-8-对于一个完整的伺服系统而言，智能故障诊断功能在未来的体系中是不可或缺的。目前在日本三菱公司最新驱动器J5系列中已经集成了机械智能诊断功能，能够针对滚珠丝杠、皮带轮、齿轮等多种传动机构根据运行条件自动调整报警阈值，进行失效预测，并且与前沿的人工智能将结合，提出了基于Maisart的智能监测功能如图1-3所示。目前在国内各厂家的伺服产品中尚无集成可以大规模应用的电气法故障诊断功能，未来如果能够在国内伺服中实现电气法监测与预防性维护将大大提高国产伺服品牌的竞争力。追溯电气法故障诊断的研究历史，电流信号分析方法最先被相关领域学者提出[50]，且如今电流法的学术成果也最丰富，转矩信号分析法和转速信号分析法的研究目前相对较少。电流信号采集设备多种多样，但通过大量工程经验发现，很多场合下电机驱动器本身的电流信号采样存在误差较大、偏置现象严重或采样率较低等诸多问题，就可能会造成信息丢失或分辨率不足进而无法有效诊断故障。以如图1-4所示500r/min条件下平行不对中故障诊断实验中由电机驱动器采集得到的的电流信号FFT处理结果为例，频谱中仅观测到电流基频信号而故障的调制信号十分微弱，不利于有效诊断故障。因此本文选取电机转速作为信号源开展研究。幅值(A)图1-4平行不对中故障电流信号FFT频谱转速法[2]是以电机转速信号作为分析媒介开展故障诊断，具体实施流程示意图如图1-5所示。电机安装不对中故障会首先造成负载转矩周期性正弦波动，负载转矩的异常变化也会反映在速度信号中，这就是其能够诊断不对中故障的原因所在。通过计算不对中故障在特定转速下的特征频率值，并在故障发生前后对这些特征频率点进行幅值对比，可将超出正常波动范围的幅值升高作为判
【参考文献】：
期刊论文
[1]电流与振动信号融合的转子系统故障诊断研究[J]. 石江波,杨兆建,郭伟杰,李峰. 机械设计与制造. 2018(08)
[2]基于电流时频特征的不对中故障诊断研究[J]. 李峰,庞新宇,杨兆建. 电气传动. 2018(04)
[3]基于时时能量阶比谱的变转速工况滚动轴承微弱故障诊断研究[J]. 唐贵基,庞彬. 振动工程学报. 2017(05)
[4]轴承不对中转子振动特性分析[J]. 夏锟,王克明,王帅. 沈阳航空航天大学学报. 2016(04)
[5]变转速下滚动轴承阶比峭度图法故障特征提取[J]. 柏林,甄杰,彭畅,徐冠基. 振动.测试与诊断. 2016(04)
[6]基于电机驱动系统的齿轮故障诊断方法综述[J]. 杨明,董传洋,徐殿国. 电工技术学报. 2016(04)
[7]基于电机定子电流的齿轮故障诊断方法[J]. 杨明,李广,董传洋,柴娜,徐殿国. 北京交通大学学报. 2015(05)
[8]联轴器不对中故障转子系统的动力学试验[J]. 李明,李自刚. 振动.测试与诊断. 2015(02)
[9]双转子不对中故障振动特性分析[J]. 李全坤,廖明夫,蒋云帆. 机械科学与技术. 2014(12)
[10]不对中联轴器-柔性转子系统非线性动力学行为[J]. 李自刚,李明,江俊. 动力学与控制学报. 2014(01)
硕士论文
[1]基于电气法的电机轴承故障诊断技术[D]. 李雨琪.哈尔滨工业大学 2018
[2]阶比分析在旋转机械故障诊断中的应用研究[D]. 陈宁.天津工业大学 2018
[3]基于电机电流的转子系统典型故障识别方法[D]. 郭伟杰.太原理工大学 2017
[4]基于振动信号分析的转子故障诊断方法研究[D]. 周扬.南京航空航天大学 2014
[5]弹性联轴器不对中情况下齿轮系统振动特性与诊断方法研究[D]. 刘金银.东北大学 2013
[6]变速箱阶比谱特征分析及故障模式研究[D]. 叶晓会.合肥工业大学 2013
[7]基于共振解调原理和转速阶比谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 张倩.浙江大学 2012
[8]转子系统不对中故障的振动特性分析与实验研究[D]. 董霄.东北大学 2010
本文编号：2961433
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
振动分析仪伺服电机等传动机构在工作期间会不可避免产生振动，当系统发生某一机
测传动轴系的每个位置振动幅度是否存在异常增大的现象进而诊断出具体的故障类型和故障部件从而有针对性地加以维修，这是电气法未来的改进与研究方向。随着国家对国产智能制造领域的重点关注以及自动化生产制造业的迅猛发展，工业领域对智能安全技术与故障诊断功能提出了更高的要求，进而要将自动故障诊断功能引入工业机械手臂等工业产品中保障其稳定安全运行，同时降低监测维修的开销。伺服系统是如今与未来自动化生产领域的关键环节之一，务必满足各类型环境的高可靠性与高安全性的要求才能保证工业生产的顺利运转。图1-3Maisart智能诊断功能
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文-8-对于一个完整的伺服系统而言，智能故障诊断功能在未来的体系中是不可或缺的。目前在日本三菱公司最新驱动器J5系列中已经集成了机械智能诊断功能，能够针对滚珠丝杠、皮带轮、齿轮等多种传动机构根据运行条件自动调整报警阈值，进行失效预测，并且与前沿的人工智能将结合，提出了基于Maisart的智能监测功能如图1-3所示。目前在国内各厂家的伺服产品中尚无集成可以大规模应用的电气法故障诊断功能，未来如果能够在国内伺服中实现电气法监测与预防性维护将大大提高国产伺服品牌的竞争力。追溯电气法故障诊断的研究历史，电流信号分析方法最先被相关领域学者提出[50]，且如今电流法的学术成果也最丰富，转矩信号分析法和转速信号分析法的研究目前相对较少。电流信号采集设备多种多样，但通过大量工程经验发现，很多场合下电机驱动器本身的电流信号采样存在误差较大、偏置现象严重或采样率较低等诸多问题，就可能会造成信息丢失或分辨率不足进而无法有效诊断故障。以如图1-4所示500r/min条件下平行不对中故障诊断实验中由电机驱动器采集得到的的电流信号FFT处理结果为例，频谱中仅观测到电流基频信号而故障的调制信号十分微弱，不利于有效诊断故障。因此本文选取电机转速作为信号源开展研究。幅值(A)图1-4平行不对中故障电流信号FFT频谱转速法[2]是以电机转速信号作为分析媒介开展故障诊断，具体实施流程示意图如图1-5所示。电机安装不对中故障会首先造成负载转矩周期性正弦波动，负载转矩的异常变化也会反映在速度信号中，这就是其能够诊断不对中故障的原因所在。通过计算不对中故障在特定转速下的特征频率值，并在故障发生前后对这些特征频率点进行幅值对比，可将超出正常波动范围的幅值升高作为判
【参考文献】：
期刊论文
[1]电流与振动信号融合的转子系统故障诊断研究[J]. 石江波,杨兆建,郭伟杰,李峰. 机械设计与制造. 2018(08)
[2]基于电流时频特征的不对中故障诊断研究[J]. 李峰,庞新宇,杨兆建. 电气传动. 2018(04)
[3]基于时时能量阶比谱的变转速工况滚动轴承微弱故障诊断研究[J]. 唐贵基,庞彬. 振动工程学报. 2017(05)
[4]轴承不对中转子振动特性分析[J]. 夏锟,王克明,王帅. 沈阳航空航天大学学报. 2016(04)
[5]变转速下滚动轴承阶比峭度图法故障特征提取[J]. 柏林,甄杰,彭畅,徐冠基. 振动.测试与诊断. 2016(04)
[6]基于电机驱动系统的齿轮故障诊断方法综述[J]. 杨明,董传洋,徐殿国. 电工技术学报. 2016(04)
[7]基于电机定子电流的齿轮故障诊断方法[J]. 杨明,李广,董传洋,柴娜,徐殿国. 北京交通大学学报. 2015(05)
[8]联轴器不对中故障转子系统的动力学试验[J]. 李明,李自刚. 振动.测试与诊断. 2015(02)
[9]双转子不对中故障振动特性分析[J]. 李全坤,廖明夫,蒋云帆. 机械科学与技术. 2014(12)
[10]不对中联轴器-柔性转子系统非线性动力学行为[J]. 李自刚,李明,江俊. 动力学与控制学报. 2014(01)
硕士论文
[1]基于电气法的电机轴承故障诊断技术[D]. 李雨琪.哈尔滨工业大学 2018
[2]阶比分析在旋转机械故障诊断中的应用研究[D]. 陈宁.天津工业大学 2018
[3]基于电机电流的转子系统典型故障识别方法[D]. 郭伟杰.太原理工大学 2017
[4]基于振动信号分析的转子故障诊断方法研究[D]. 周扬.南京航空航天大学 2014
[5]弹性联轴器不对中情况下齿轮系统振动特性与诊断方法研究[D]. 刘金银.东北大学 2013
[6]变速箱阶比谱特征分析及故障模式研究[D]. 叶晓会.合肥工业大学 2013
[7]基于共振解调原理和转速阶比谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 张倩.浙江大学 2012
[8]转子系统不对中故障的振动特性分析与实验研究[D]. 董霄.东北大学 2010
本文编号：2961433
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