当前位置:主页 > 科技论文 > 机械论文 >

振动筛的故障诊断及动力学分析

发布时间:2018-08-29 20:24
【摘要】:对于大多机械设备,振动是一种有害现象,也是导致机械设备破坏或失效的直接原因,但对于振动筛而言,振动是有利的。通过振动筛可以完成物料的分离、脱水等工作,因此被广泛运用于各个工业领域。但因为振动筛工作环境恶劣、时间长、强度大,使得振动筛容易出现故障,易导致整个流水线停机,给企业造成很大的经济损失。但是目前对于振动筛故障诊断尚未有成熟的理论,因此,对于振动筛故障诊断的研究有着至关重要的意义和实用价值。 在振动筛的故障诊断中,本文主要针对故障信号难以提取的问题进行研究。由于振动筛自身的冲击和振动比较大,使得故障信号经常被淹没,所以需要很好的提取故障信号。在振动筛运行中,发生的故障类型有很多,本文以滚动轴承故障为例,提取出故障信号,从而进行故障识别。本文分别对轴承正常时和发生故障时的振动筛的振动信号进行分析,使用MATLAB和ORIGIN软件对信号进行仿真,通过观察信号的特征,主要使用包络分析方法对信号进行处理,提取出故障信号,得到轴承的故障特征,从而识别出故障类型。通过包络分析对实际信号的分析和处理,取得了很好的效果,解决了振动筛故障信号难以提取的问题。 本文在分析旋转机械滚动轴承的频谱特征的基础上,对振动筛自身结构特点进行分析,从而得到了振动筛轴承的故障频谱特征,发现其故障频谱特征相对旋转机械发生了变化,其外圈频谱存在调制,而内圈不存在调制,恰恰与旋转机械相反。这一点新发现对于振动筛轴承的故障诊断提供了理论支持和依据。 因为振动筛的使用寿命与其运动特性有关,异常振动容易使筛体结构产生损伤从而影响它的使用寿命。故本文还对振动筛的运动特性进行分析和研究,利用ANSYS建立振动筛实体模型,通过模态分析与谐响应分析,得到了振动筛的各阶模态频率值及振型特点,研究了振动筛在各种频率偏心力的影响下结构所表现出的振动状态及应力集中区域,通过动力学分析的结果对结构损伤提供了辅助性帮助。
[Abstract]:For most mechanical equipment, vibration is a harmful phenomenon and a direct cause of mechanical equipment failure or failure, but vibration is advantageous to vibrating screen. The material separation and dehydration can be accomplished by vibrating screen, so it is widely used in various industrial fields. However, because of the bad working environment, long time and high intensity, the vibrating screen is prone to malfunction, which easily leads to the shutdown of the whole assembly line and causes a great economic loss to the enterprise. However, there is no mature theory for the fault diagnosis of vibrating screen, so it is of great significance and practical value to study the fault diagnosis of vibrating screen. In the fault diagnosis of vibrating screen, this paper mainly focuses on the problem that the fault signal is difficult to extract. Because the vibration and shock of the vibrating screen are large, the fault signal is often submerged, so it is necessary to extract the fault signal well. In the operation of vibrating screen, there are many kinds of faults. In this paper, the fault signal of rolling bearing is extracted for fault identification. In this paper, the vibration signal of the vibrating screen is analyzed when the bearing is normal and the fault occurs. The signal is simulated by MATLAB and ORIGIN software. By observing the characteristics of the signal, the envelope analysis method is mainly used to process the signal. The fault signals are extracted and the bearing fault characteristics are obtained, and the fault types are identified. Through the analysis and processing of the actual signal by envelope analysis, good results have been obtained, and the problem that the fault signal of vibrating screen is difficult to be extracted has been solved. Based on the analysis of the frequency spectrum characteristics of rolling bearings of rotary machinery, the structural characteristics of vibrating screen are analyzed, and the fault spectrum characteristics of vibrating screen bearings are obtained, and it is found that the fault spectrum characteristics of vibrating screen bearings have changed relative to the rotating machinery. The frequency spectrum of the outer loop is modulated, but the inner ring is not modulated, which is exactly opposite to the rotating machinery. This new discovery provides theoretical support and basis for fault diagnosis of vibrating screen bearings. Because the service life of the vibrating screen is related to its motion characteristics, abnormal vibration can easily cause damage to the structure of the screen and thus affect its service life. Therefore, the motion characteristics of vibrating screen are analyzed and studied in this paper. The solid model of vibrating screen is established by using ANSYS. Through modal analysis and harmonic response analysis, the modal frequency values and modal characteristics of vibration screen are obtained. The vibration state and stress concentration area of the vibrating screen under the influence of various frequency eccentricity forces are studied. The results of dynamic analysis provide auxiliary help to the damage of the structure.
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TH237.6;TH165.3

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 陈明津;;机动车常见故障总结及对策[J];科技致富向导;2011年24期

2 李英杰;;电动机常见故障的诊断和排除[J];科技致富向导;2011年24期

3 朱莉;;氧传感器在故障诊断中的作用探讨[J];科技致富向导;2011年21期

4 肖翔;;支持向量机在变压器故障诊断中的应用[J];科技资讯;2011年15期

5 郭玉鹏;时和平;巢蕾;;通信装备故障诊断贝叶斯网络[J];兵工自动化;2011年07期

6 喻步贤;;数控磨床电主轴常见故障诊断与分析[J];机床与液压;2011年12期

7 魏亦东;;浅谈变电设备试行状态的检修[J];科技促进发展(应用版);2010年08期

8 王思臣;于潞;刘水;周洪霞;;自动测试技术在故障诊断中的应用综述[J];科技信息;2011年17期

9 史丽萍;时培磊;常伟;高月奎;;煤矿继电保护专家系统的开发[J];煤矿安全;2011年08期

10 张海南;胡学雄;;振动分析技术在轧辊磨床故障判断中的应用[J];中国设备工程;2011年08期

相关会议论文 前10条

1 刘仁德;胡申辉;徐家倬;;磨煤机的故障诊断[A];第十届全国设备监测与诊断技术学术会议论文集[C];2000年

2 戴乐云;李建康;;振动信号时间序列建模在故障诊断中的应用[A];振动工程学报(工程应用专辑)[C];2001年

3 李晓栋;胡清华;;汽轮机故障诊断文本支持系统的研究与建立[A];2004电站自动化信息化学术技术交流会议论文集[C];2004年

4 王航;于歆杰;;遗传算法在故障诊断中应用的新方法[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年

5 单鸿鹏;关月红;;频谱分析技术在滚动轴承故障诊断中的应用[A];设备监测与诊断技术及其应用——第十二届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2005年

6 张珍;韩厚德;陈宝忠;;基于卫星通信的船舶冷藏集装箱远程故障诊断系统[A];制冷空调新技术进展——第四届全国制冷空调新技术研讨会论文集[C];2006年

7 卫红梅;段滋华;;高速回转轴油膜振荡故障诊断分析[A];2006年石油和化工行业节能技术研讨会会议论文集[C];2006年

8 阳能军;汤伟;龙宪海;雷涛;;EMD及其在声发射检测中的应用研究[A];2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2008年

9 蔡勇;王晓武;潘卫明;;基于瞬时转速的斯特林发动机循环系统故障诊断研究[A];2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2008年

10 黄忠民;;电喷发动机非正常熄火的故障诊断分析[A];全国城市公路学会第十四届学术年会论文集[C];2005年

相关重要报纸文章 前10条

1 李春成,查道军;汽车驱动桥故障诊断口诀[N];中国汽车报;2002年

2 王斌;电脑的日常维护与故障诊断[N];中国老年报;2001年

3 王梅霞;莱钢快速推进设备状态监测与故障诊断工作全面启动[N];世界金属导报;2007年

4 陈全东;BGF11-600型干式复合故障诊断[N];中国包装报;2003年

5 湖南 朱晶泽;多媒体音箱故障诊断经验谈[N];电脑报;2001年

6 武汉科技学院纺织服装学院 林子务;故障诊断中的数学概念[N];中国纺织报;2004年

7 黄安华;液压制动系统的故障诊断[N];中国汽车报;2002年

8 周传勇 杜慧;济钢设备点检与故障诊断管理系统上线运行[N];中国冶金报;2008年

9 李萍;济钢EAM离线网络点检和故障诊断管理系统开发应用[N];世界金属导报;2007年

10 胡荣山 马巍;上海海大一课题列入国家“863”计划[N];中国船舶报;2007年

相关博士学位论文 前10条

1 宋其江;基于有向图模型的故障诊断方法研究及其在航天中的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年

2 陈非;基于过程信息融合的旋转机械信息(火用)故障诊断研究[D];华中科技大学;2010年

3 冯志鹏;计算智能在机械设备故障诊断中的应用研究[D];大连理工大学;2003年

4 何小斌;基于统计学方法的自适应过程监控与故障诊断[D];上海交通大学;2009年

5 宋凯;基于PLS的统计质量监控研究与应用[D];浙江大学;2005年

6 李敏;复杂机械基于数据的建模与故障诊断[D];太原理工大学;2010年

7 鲁峰;航空发动机故障诊断的融合技术研究[D];南京航空航天大学;2009年

8 蒋斌;机电系统故障诊断的理论与应用研究[D];浙江大学;2002年

9 盛晨兴;挖泥船动力机械远程诊断系统关键技术研究[D];武汉理工大学;2009年

10 曹龙汉;柴油机智能化故障诊断技术研究[D];重庆大学;2001年

相关硕士学位论文 前10条

1 王明秀;大型汽轮发电机故障诊断专家系统诊断处理子系统的研究[D];华北电力大学;2001年

2 刘峰;基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统的研究[D];西安理工大学;2003年

3 许东;地空导弹混合智能故障诊断专家系统的设计与实现[D];西北工业大学;2002年

4 石金彦;基于规则的数据挖掘方法在故障诊断中的应用[D];郑州大学;2003年

5 周春健;基于小波变换的旋转机械故障诊断[D];南京航空航天大学;2004年

6 陈洁;基于Web的远程监测与故障诊断系统研究[D];武汉科技大学;2004年

7 辛惠娟;汽车发动机故障诊断专家系统的开发研究[D];华北电力大学(河北);2004年

8 刘满国;基于小波的导弹测试信号处理与故障诊断[D];西北工业大学;2005年

9 朱胜利;关于独山子炼油厂进料泵的故障诊断[D];新疆大学;2002年

10 李晓彬;基于神经网络的工程结构在线监测与故障诊断研究[D];武汉理工大学;2002年



本文编号:2212325

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/jixiegongcheng/2212325.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户68be6***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com