电动葫芦故障检测关键技术研究

发布时间：2017-09-07 23:06

  本文关键词：电动葫芦故障检测关键技术研究

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【摘要】：电动葫芦是目前最常用的小型起重机械,为了保证财产及生命安全,对其进行故障检测是十分必要的。电动葫芦出现故障率最高的部位就是齿轮箱,我国电动葫芦齿轮箱的损坏率高达60%以上。电动葫芦的故障主要表现为电动葫芦齿轮箱的故障,而且齿轮箱的工作状况直接关系到整个电动葫芦的工作状态。因此,在对电动葫芦进行故障诊断过程中,首先要对电动葫芦齿轮箱进行故障检测。本论文主要深入研究了电动葫芦齿轮箱的故障诊断和状态检测技术。 主要内容如下： (1)主要研究了电动葫芦齿轮箱系统的变载荷、变速、以及工作情况复杂的运行特点。总结了电动葫芦齿轮箱各零部件的常见失效形式,并且对其齿轮箱的振动机理进行了充分的探讨。通过对齿轮振动的数学模型的建立,并且对齿轮振动的造成干扰的主要因素—误差和啮合刚度进行讨论基础上,分析了齿轮的故障的频率特征。然后详细介绍了其滚动轴承的基本参数及振动特征。 (2)为了弥补传统故障诊断方法的缺陷—利用孤立信息进行故障诊断导致信息不完整而容易造成误断,并根据电动葫芦齿轮箱的运行特点,采用了全矢谱技术。同时陈述了全矢谱技术的理论基础与数值算法,并通过实例分析说明了全矢谱技术的在实际工程中的运用,并且证明该技术在电动葫芦齿轮箱振动信号处理方面具有更加准确,全面的特点。 (3)根据电动葫芦齿轮箱的性能要求和工作环境,对电动葫芦齿轮箱振动测试方案进行了设计,其中包括如何选择齿轮箱振动测试技术中相关测点,如何选取及安装传感器以及如何对振动测试数据进行采样分析。 (4)利用全矢谱技术中的全矢小波分析技术对电动葫芦齿轮箱的故障诊断进行了探讨。首先通过对小波分析的理论研究,其次,阐述了全矢小波分析技术的理论基础。并根据电动葫芦齿轮箱振动信号的特点,探讨了小波降噪处理,全矢小波降噪处理可行性,并通过两种方法对信号的的处理结果进行比较,能发现利用全矢谱技术能更准确,更全面,更有效的提取电动葫芦齿轮箱故障信号的特征,证实了利用全矢谱技术电动葫芦检测是准确,有效的故障诊断方法。 综合上述,将全矢小波分析技术用于电动葫芦故障检测中,并通过实验得以验证,通过此方法可以为电动葫芦故障检测提取出可靠、全面的故障信息。
【关键词】：电动葫芦 齿轮箱振动机理 小波分析 全矢谱 全矢小波分析
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH211.3;TH165.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 课题的研究目的、意义及背景10-11
• 1.2 相关课题的发展与研究现状11-14
• 1.2.1 故障诊断发展历程11
• 1.2.2 故障诊断研究现状11-12
• 1.2.3 振动信号处理方法的研究现状12-14
• 1.3 本文主要研究的内容14-15
• 1.4 本章小结15-16
• 2 电动葫芦齿轮箱的故障机理16-34
• 2.1 电动葫芦齿轮箱工作原理16-17
• 2.2 电动葫芦齿轮箱的常见失效形式17-21
• 2.2.1 电动葫芦齿轮箱齿轮的失效形式17-19
• 2.2.2 电动葫芦齿轮箱轴承的失效形式19-20
• 2.2.3 电动葫芦齿轮箱轴的失效形式20-21
• 2.3 电动葫芦齿轮箱齿轮的振动机理分析21-29
• 2.3.1 电动葫芦齿轮箱齿轮的基本参数分析21-23
• 2.3.2 电动葫芦齿轮箱齿轮振动的数学模型23-25
• 2.3.3 电动葫芦齿轮箱齿轮故障的频率特征25-28
• 2.3.4 小结28-29
• 2.4 电动葫芦齿轮箱的滚动轴承的故障特征29-33
• 2.4.1 电动葫芦齿轮箱滚动轴承振动的基本参数29-30
• 2.4.2 电动葫芦齿轮箱滚动轴承的振动特征30-31
• 2.4.3 电动葫芦齿轮箱滚动轴承的振动机理31-33
• 2.5 本章小结33-34
• 3 全矢谱技术原理34-48
• 3.1 概述34
• 3.2 同源信息融合分析技术34-36
• 3.2.1 全频谱技术35-36
• 3.2.2 全息谱技术36
• 3.3 全矢谱技术36-43
• 3.3.1 概述36-37
• 3.3.2 理论基础37-42
• 3.3.3 数值计算42-43
• 3.4 全矢谱技术的工程应用43-47
• 3.5 本章小结47-48
• 4 电动葫芦齿轮箱的振动测试方案48-55
• 4.1 电动葫芦齿轮箱箱体振动测试48-53
• 4.1.1 测试对象和部位的选择48-50
• 4.1.2 测量参数的确定50-51
• 4.1.3 传感器的选用51-52
• 4.1.4 传感器的安装52-53
• 4.2 电动葫芦齿轮箱数据信号的采集53-54
• 4.3 本章小结54-55
• 5 基于全矢小波分析的故障诊断55-69
• 5.1 小波分析技术55-62
• 5.1.1 小波变换原理及算法55-58
• 5.1.2 小波分析用于信号降噪的处理58-59
• 5.1.3 小波降噪的仿真实验59-61
• 5.1.4 小波降噪的实际应用61-62
• 5.2 全矢小波分析技术62-68
• 5.2.1 全信息小波分析技术的算法和数值实现63-64
• 5.2.2 基于全矢小波分析技术诊断分析64-68
• 5.3 本章小结68-69
• 6 结论与展望69-71
• 6.1 结论69-70
• 6.2 展望70-71
• 参考文献71-74
• 致谢74-75
• 个人简历 在学期间发表的学术论文及研究成果75

【参考文献】

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本文编号：810426