基于轴扭振测量的机械传动系统故障诊断

发布时间：2020-11-21 02:21

　　 齿轮故障诊断是机械诊断中一个具有代表性的问题。目前齿轮诊断中广泛使用的是箱体振动信号。而测取箱体振动信号的方法中，大多是通过安装在轴承座上的加速度传感器拾取齿轮的振动信号，利用各种分析手段来研究齿轮的运行状态在振动信息中具有怎样的特征，从而实现对齿轮的故障进行识别、诊断。但由于从故障激励到箱体振动信号之间的传递过程非常复杂，而且容易受到干扰，所以对故障进行诊断的结果并不令人特别满意。本论文提出了利用扭转振动信号来提取齿轮故障信息的方法，以此进行齿轮的故障诊断研究。 从齿轮的振动机理分析，齿轮可以被简化为以轮齿为弹簧、以齿轮本体为质量的振动系统，由了齿轮啮合刚度的周期性变化、齿轮误差、齿轮损伤引起的扭矩变化等原因引起的激振力的作用，齿轮将会产生圆周方向的扭转振动。所以从齿轮传动系统的扭转信号中可以得到扭振形式的啮合振动信号。当载荷稳定时，从故障激励到扭振信号之间的变换与传递过程，比同样激励到箱体往复振动之间的过程要简单的多，而且，扭振信号不像往复振动信号容易受到其它振源产生的机械波的干扰，所以扭振信号比往复振动信号对故障更加敏感、信噪比更高，利用扭振信号更容易发现齿轮的早期故障。 所以，如果我们能有效地拾取扭转振动信号，就能得到一种更有效的齿轮故障诊断方法。但是，扭转振动的测量需要测量轴的转动速度和轴的扭矩，以往由于技术上的原因，要测量这些数据，需要在每根轴上都安装扭矩-转速传感器，但是这往往要破坏传动轴的结构，并且扭矩的测量需要传递扭矩，而转 太原理工大学硕士学位论文 速测量的原理各异，但由于分辨率均较低，所以在实际应川中 效果不是很理想。而使用高分辨率增量编码器，只需在轴端安 装，不会破坏系统的结构，而且分辨率高达6000一30000个脉冲/ 转的编码器，其角度分辨率可达0.06。一0.012。，在实际应用「1，效 果良好。所以本论文利用高精度的增量型编码器进行测取扭振 信号，利用F一V转换将其转换成电压信号，通过对所拾取的信 号进行频谱分析、小波变换等数据处理方法来实现齿轮的故障 诊断。
【学位单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2002
【中图分类】：TH113.1
【文章目录】：
第一章 绪论
    1.1 机械故障诊断概述
    1.2 机械系统传动方法简述
    1.3 本论文的研究内容和技术路线
第二章 扭转振动的测量
    2.1 扭转振动的简介
    2.2 扭转振动测量方法的回顾
    2.3 基于增量型编码器和F-V转换的扭振测量
第三章 基于扭振信号的齿轮故障诊断
    3.1 齿轮的啮合振动特性
    3.2 振动调制的形成和数学描述
第四章 实验系统的设计
    4.1 实验系统的基本组成
    4.2 信号采集、记录与分析系统
第五章 故障信号及其特征的提取
    5.1 功率谱方法
    5.2 倒谱分析
    5.3 小波变换
    5.4 结论
    附
参考文献
致谢

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 石林锁;;利用相位解调诊断内燃机缸内故障[J];柴油机;2006年01期

2 闫兵;华春蓉;王鑫;董大伟;;诊断内燃机各缸作功均匀性的曲轴简谐扭振反算法[J];振动工程学报;2006年01期

3 蔡振雄;李寒林;林金表;鹿勇;;船舶柴油机拉缸故障振动诊断技术[J];上海海事大学学报;2007年01期

4 蔡振雄;李玩幽;李寒林;;利用振动噪声信号诊断柴油机故障研究的现状与发展[J];船舶工程;2006年05期

5 刘彬,王霄,谢平;多重分形在复杂机械系统故障诊断中的应用[J];复杂系统与复杂性科学;2005年01期

6 张登峰;郝伟;郝旺身;董辛旻;;模糊综合评判在风力发电设备诊断中的应用[J];机床与液压;2011年19期

7 沈枫;王孟莲;梁树甜;;基于神经网络和混合编程的整流桥故障诊断研究[J];船电技术;2011年10期

8 方桂花;赵永;李绪省;;模糊Petri网在液压泵故障诊断中的应用研究[J];机床与液压;2011年19期

9 李建福;;跟踪判断筛检法在液压系统故障诊断中的应用[J];江汉石油职工大学学报;2011年03期

10 连伟;王汉章;;工程机械液压系统故障的现场检测与诊断[J];黑龙江交通科技;2011年10期

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 郑利兵;基于轴扭振测量的机械传动系统故障诊断[D];太原理工大学;2002年

2 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

3 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

4 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

5 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

6 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

7 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

8 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

9 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

10 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

本文编号：2892370