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基于动态特性分析的机床主轴箱装配故障诊断研究

发布时间:2017-05-01 16:12

  本文关键词:基于动态特性分析的机床主轴箱装配故障诊断研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:机床的发展和技术水平直接反映了一个国家机械行业的发展趋势,映射着一个国家工业化水平的高低。主轴箱作为机床的一个重要组成部分,在保证机床处于大负荷切削状态下持续稳定运行等方面起着重要作用。主轴箱在满足使用要求之前,为了避免装配过程后的故障问题,需要进行反复的安装调试。国内从业人员将主要精力放在机床结构优化、切削性能改进等方面上,对装配工艺的研究不够重视,对相关领域的研究也不够深入;有的工人在机床装配过程中也未严格执行装配工艺规程。因此,针对机床主轴箱区域的装配故障检测研究是很有意义的。本文以南通科技集团的主流产品VCL850立式加工中心为研究对象,在充分调研南通机床现有装配工艺的基础上,结合南通机床在装配方面的经验积累,在工况下,针对机床主轴箱的装配故障进行了检测及分析,具体内容如下:首先,对机床主轴箱区域的主要常见装配故障类型进行了深入调研与研究,并利用LabVIEW设计了针对主轴箱区域的测试系统,包括:主轴的轴心轨迹测试,主轴箱区域的振动信号测试。界面便于操作,具有滤波降噪、时频域分析、轴心轨迹测试、相位检测、故障类型识别等功能。然后,为确定机床主轴箱不同故障所表现的时频域信号特征,在转子实验台上针对动不平衡、角度不对中、松动等装配故障进行了模拟试验,其次对VCL850立式加工中心的主轴箱进行了在线测试,基于模态动能法与有效独立法的原理针对工况下的传感器进行优化布置。对工况下的机床原始信号进行降噪滤波处理,并基于两种(SVD法、不变矩法)不同的识别方法,实现了主轴箱区域装配故障类型的判定。最后,基于传递路径分析的原理,对主轴箱区域故障源位置进行判定。首先利用ANSYS Workbench对主轴箱区域进行了故障源位置识别的仿真分析:从频响函数的角度建立了主轴箱区域的传递函数矩阵,对传感器进行布置,获取测试点的响应信息,解析确定故障源的位置。论证了其方法的可行性。然后开展实验,利用LMS数据采集系统通过两种不同的激励方式对某机械结构的故障源位置进行识别,有效确定了故障源的具体位置。
【关键词】:故障诊断 轴心轨迹识别 故障源识别 传递函数
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TG502.7
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 1 绪论11-19
  • 1.1 论文背景与研究意义11-12
  • 1.2 国内外研究综述12-17
  • 1.2.1 主轴箱故障诊断技术12-14
  • 1.2.2 故障信息处理技术14
  • 1.2.3 故障特征提取与分析技术14-15
  • 1.2.4 故障源位置识别技术15-17
  • 1.3 论文主要研究内容17-19
  • 2 VCL850主轴箱主要的装配故障机理分析19-29
  • 2.1 动不平衡故障21-22
  • 2.2 不对中故障22-24
  • 2.3 碰摩故障24-25
  • 2.4 松动故障25-27
  • 2.5 本章小结27-29
  • 3 主轴箱测试系统的构建29-37
  • 3.1 测试系统的总体方案设计29
  • 3.2 测试系统的硬件选用29-32
  • 3.3 测试系统的软件总体设计32-36
  • 3.5 本章小结36-37
  • 4 主轴箱装配故障的模拟试验37-43
  • 4.1 动不平衡实验37-39
  • 4.2 不对中故障实验39-40
  • 4.3 松动故障实验40-41
  • 4.4 本章小结41-43
  • 5 主轴箱区域的信号采集及分析43-67
  • 5.1 主轴箱加速度信号的采集及分析43-52
  • 5.1.1 加速度传感器位置的确定43-48
  • 5.1.2 加速度信号的采集与分析48-52
  • 5.2 机床主轴的轴心轨迹测试52-57
  • 5.3 基于轴心轨迹的故障类型识别57-65
  • 5.3.1 基于SVD的轴心轨迹识别原理58-59
  • 5.3.2 基于不变矩的轴心轨迹识别原理59-62
  • 5.3.3 VCL850主轴的轴心轨迹识别62-65
  • 5.4 本章小结65-67
  • 6 装配故障源位置识别的研究67-85
  • 6.1 装配故障源位置识别的方法原理67-70
  • 6.2 装配故障源位置识别的仿真分析70-75
  • 6.3 装配故障源位置识别的实验论证75-84
  • 6.3.1 力锤激励实验76-82
  • 6.3.2 激振器激励实验82-84
  • 6.4 本章小结84-85
  • 7 结论85-87
  • 7.1 结论85
  • 7.2 工作展望85-87
  • 参考文献87-91
  • 作者简历及攻读硕士期间取得的科研成果91-95
  • 学位论文数据集95

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