基于LabVIEW的减速器综合性能测试系统研究与应用
【学位单位】:兰州理工大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2020
【中图分类】:TH132.46;TP311.52
【部分图文】:
硕士学位论文1第1章绪论1.1选题背景及意义工业领域中,减速器以齿轮啮合的方式来实现速度精确转化和扭矩传递,因其传动比可变范围广、精度高、结构紧凑等特点使其在现代机械工业中被广泛应用[1]。作为一种封闭式且相对精密的机械传动装置,减速器其主要目的就是“降速升扭”,也就是降低转速和提升输出端扭矩,以此满足在特定的工况下工作需求[2]。目前市场上减速器主要类型有:蜗轮蜗杆减速器、行星齿轮减速器以及RV(RotateVector)减速器等等。本文研究对象为精密研磨机用蜗轮蜗杆减速器,其特点为能反向自锁且减速比较大,输入轴和输出轴相互垂直[3]。文献[4]给出国内生产的蜗轮蜗杆减速器主要类型及特点,如表1.1所示。表1.1减速器类别及特点名称标准/系列描述特点圆弧圆柱蜗轮蜗杆减速器JB/T7935-1999采用ZC1蜗杆,性能好平面包络环面减速器GB/T16444-2008、JB/T9051-1999采用环面蜗杆,性能好锥面包络圆柱蜗杆减速器JB/T7936-1999采用ZK1齿形,适用于中小规格由文献[5]可知,近几年根据相关部门统计,国内减速器行业产量整体呈现上涨趋势,图1.1所示由2010年的531.37万台增长到2018年的563.03万台,其中2017年减速器产量达到了671.2万台,成为近年峰值,图1.2可以看出2010-2018年以来,中国减速器市场需求总量一直保持相对较高的水平[5]。图1.12010-2018年中国减速器行业产量情况
基于LabVIEW的减速器综合性能测试系统研究与应用2图1.22010-2018年中国减速机市场需求总量其中,2018年蜗轮蜗杆减速器在国内减速器市场供给结构中,占有一定分量的比重,2010年全国蜗轮蜗杆减速器产量约为152万台,到2018年蜗轮蜗杆减速器产量达220万台。减速器行业作为中国制造基础性行业之一,其产品在各行各业中被广泛使用。随着国内经济稳步向前发展,减速器市场规模以及需求量持续增长,五大类减速器产量有望继续攀升。其中,预计到2024年,中国蜗轮蜗杆减速器的产量将达到270万左右。伴随着“中国制造2025”战略的提出,制造业的改革已取得很大的成就,不仅刺激了减速器市场的需求,同时也刺激了精密研磨机在国内的发展。中国己经成为世界精密研磨机最大的制造和使用国,并持续保持20%-30%的年增长量,截止2017年底,全国研磨机的销售量己突破8万台。根据规划到2020年精密研磨机的数量将达到150万台左右,这更加有利于国内制造业向智能化的快速转变。目前我国在精密研磨机的制造、研发等领域相比过去己取得巨大进步,且国内生产芯片的技术明显提高,迅速崛起了不少硅片设备和加工厂商,在硅片成型工艺中研磨最为关键,也是难度最大,这使得精密研磨机很依赖其核心设备:高精度减速器,但高精度减速器相比国外如日本、德国依然存在不少的差距,长期以来一直被国外垄断,严重制约了我国精密研磨机的发展[6][7]。减速器作为我国发展精密研磨机的重要环节之一,其性能的好坏不仅关系着精密研磨机的质量,也影响着硅片加工的质量。蜗轮蜗杆减速器作为常见的精密研磨机用减速器,主要起到降低转速和增大扭矩的作用,其主要性能包括传动效率、振动性能、疲劳寿命、温升等参数指标。然而,国内对精密研磨机用蜗轮蜗杆减速器制造工艺及其性
基于LabVIEW的减速器综合性能测试系统研究与应用6第2章减速器振动信号分析方法研究2.1引言振动在我们日常生活中普遍存在,机械设备在运行过程中必不可少会产生振动[24]。减速器性能的可靠性一定程度上由振动状态所决定,为此对减速器振动信号进行有关分析显得尤为重要。本章节主要对振动信号分析处理相关方法进行了研究,并在此基础上重点研究了非平稳振动信号的有关算法,为后章节开发振动信号分析处理模块打下理论基矗2.2振动概述振动表现最为简单的一种形式为简谐振动,在数学上可以表示为正弦或者余弦函数随时间变化的规律[25],其表达式为公式(2.1):txy)sin(m(2.1)式中,y表示为物体在某t时刻远离平衡位置的距离;mx为振幅;为角频率(或者圆频率);是相位。由此可知体现振动的三个重要物理参数分别为mx、、。在实际工程中,设备振动一般表现为复杂的形式。虽然形式复杂,但都可以将其复杂的形式分解为上式(2.1)不同简谐振动的合成,各个合成分量的频率、幅值以及相位都不尽相同[26],表达式如式(2.2)所示:)(iiN1imitxy(2.2)振动信号可以划分为两大类:即确定性信号和随机性信号[27],具体振动信号分类如图2.1所示。图2.1振动信号分类振动信号分析处理主要包含三部分:时域、频域以及时频域[28][29]。以下将从这三方面分别对振动信号分析的有关理论知识以及算法进行阐述与研究。
【参考文献】
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本文编号:2876669
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