低速重载设备的随机共振故障诊断方法研究

北京工业大学硕士学位论文低速重载设备的随机共振故障诊断方法研究姓名：常海申请学位级别：硕士专业：机械制造及其自动化指导教师：高立新20090501低速重载设备的随机共振故障诊断方法研究作者：常海学位授予单位：北京工业大学相似文献(10条)1.期刊论文张家凡.黄之初.ZHANGJia-fan.HUANGZhi-chu基于随机共振理论的低速重载设备故障诊断-煤炭学报2007,32(10)基于随机共振理论,结合包络解调分析研究微弱低频幅值调制信号的增强与提取,并应用于低速重载设备的故障诊断.运用信号自含噪声或外加噪声,通过变步长数值算法和调节非线性双稳系统结构参数,来实现微弱低频幅值调制信号的随机共振现象.模拟调幅信号和实测低速重载齿轮箱振动信号的分析结果,证实了本文提出的方法在检测微弱低频幅值调制信号上,明显优于传统的FFT谱分析和包络解调方法.2.学位论文何金群基于Duffing振子的低速重载设备故障诊断方法及应用2009在现代钢铁生产企业中，作为生产工具的自动化设备无疑是最重要最关键的，而钢铁生产设备中很大一部分是转速低、承受载荷大、间歇运动为主的低速重载设备。这类设备结构复杂，自动化水平比较高，一旦突发故障，维修困难，且维修成本很高，甚至会引起整个生产中断，造成巨大的经济损失。为了提前发现早期的微弱故障信号，本课题主要研究了如何利用Duffing振子来检测微弱特征信号。本课题所做的工作主要包括以下几个方面：(1)对Duffing振子检测微弱正弦信号的原理及方法做了理论及仿真研究。同时在Duffing振子系统中引入自相关方法来检测微弱正弦信号的幅值，提出了两种改进的幅值检测方法，并进行了仿真研究。(2)为了能够定量识别Duffing振子的相位图，本文提出了Hu氏不变矩和欧氏距离两种指标的定量识别方法，并做了理论研究和仿真验证，并应用于工程案例分析。(3)针对Hu氏不变矩的优越性，研究了Hu氏不变矩对相位图的自适应检测方案，并将该方案用于分析实验数据和工程数据，验证了方案的有效性。(4)由于传统故障诊断方法不易发现工程实际中早期出现的复杂调制信号，而Duffing振子具有对微弱信号敏感及对噪声的免疫特性，本文研究了融合自相关和Hilbert解调的Duffing振子检测微弱调制信号的方法，并将该方法用于故障案例分析，有效检测出了故障特征信号。3.学位论文聂志军基于声发射的低速重载设备故障诊断方法的研究2008在现代钢铁生产企业中,作为生产工具的自动化设备无疑是最重要最关键的,而钢铁生产设备中很大一部分是转速低、承受载荷大、间歇运动为主的低速重载设备。这类设备结构复杂,自动化水平比较高,一旦突发故障,维修困难,且维修成本很高,甚至会引起整个生产中断,造成巨大的经济损失。目前广泛采用振动监测的方法,但振动监测本身对于低频信号的不敏感性使得振动监测在低速重载设备故障检测中不是很理想,所以将声发射检测应用于低速重载设备故障检测的研究逐渐发展起来。本文主要针对声发射检测技术、声发射信号分析和低速重载设备故障诊断进行研究。(1)对声发射检测的原理和声发射信号的分析方法进行研究,在低速重载设备声发射检测中提出利用小波包分解的方法对分解频段进行能量计算的方法,在对其特征进行提取的研究中提出分段取峰值的方法。(2)设计滚动轴承故障模拟实验,验证不同工况下对各个参数产生影响的因素,研究参数分析法对故障诊断是否有效。针对滚动轴承内圈、外圈和滚动体故障进行声发射检测实验,研究上述故障条件下的声发射信号的特点。(3)研究低速重载设备-高炉炉顶气密箱的常见故障和故障产生的原因,提出适合低速重载设备故障诊断的方法。(4)设计低速重载设备-高炉炉顶气密箱振动检测和声发射检测案例,应用小波包分解和分频段计算能量的方法对常见故障模式下的波形特征和能量特点进行研究；提出分段取峰值的信号分析的方法,并将这种方法引入到低速重载设备的故障信号的分析中,研究其在故障特征提取中的实用性。4.会议论文高立新低速重载设备的事故分析和故障诊断技术研究2005低速重载设备一旦突发故障,将给企业带来巨大损失,采用振动谱分析法虽然可以有效监测低速重载设备内部的零部件运行状态,但对于低速轴上的隐患/故障信息却难以提取,必须寻找其它分析方法.采用解调技术可以提前20小时提取到故障特征频率;对测取的齿轮箱振动信号进行离散小波变换,可以提取齿轮箱螺栓拉断的故障信息,为判断、预防同类事故提供了有效的分析手段.5.学位论文吴迪低速重载设备故障诊断方法的试验研究1997该文针对低速重载设备的特点,总结出了其故障特征及故障信号特征,特别提出低速重载设备故障中,基础故障及扭振的常见性,并提出了相应的诊断分析方法.通过实例说明,Wigner分布可以直观清晰地展示齿轮振动的调制信息,可以很方便地实现对载波频率与调制频率的识别,因而认为其可成为齿轮故障诊断有力工具.同时,提出在故障诊断中引入包络分析法和系统分析方法,探索性地把神经网络应用在故障诊断的信号处理及故障模式识别中,仿真结果表明具有一定的价值和应用前景.最后,针对低速重载设备邦联特点,用BorlandC'++和FoxBASE自行开发了一套软件,具有一定的实用价值.6.期刊论文高立新.张建宇.崔玲丽.丁庆新.GaoLixin.ZhangJianyu.CuiLingli.DingQingxin基于小波分析的低速重载设备故障诊断-机械工程学报2005,41(12)低速重载设备突发故障难于识别,一旦发生,损失巨大.振动监测技术虽可以作为设备维护的重要手段,但常规的频谱分析无法准确提取低速轴上的故障特征.对实时监测的振动数据,采用小波分解技术可以获得必要的低频段信息.某个时段内的信号经小波变换后所定义的小波分层突变系数,可以作为判别低转频微冲击故障隐患的特征值,而且该系数趋势图还可有效刻画出故障部位的劣化过程;对同一组监测数据,分别采用细化谱技术和小波分解+FFT的复合信号处理技术进行比较分析,结果表明,由于FFT分析的局限性,细化谱无法准确识别出故障原因及部位,而后者采用复合信号处理方法提取的故障特征频率对应的振幅变化剧烈得多,此法有助于低速重载设备早期故障的准确识别.7.学位论文顾宇基于共振解调技术的振动信号数据采集器设计2009目前的国内机械设备故障诊断领域，对于低速重载设备故障信号的提取效果不是很理想。在这种情况下，结合共振解调技术研制针对低速重载设备的的便携式数据采集器具有重大的现实意义。本课题针对数据采集器各模块设计进行了具体分析并作了以下工作：(1)根据工业现场所需，提出了利用arm9处理器S3C2410A的嵌入式CPU开发离线数据采集仪器的总体方案；(2)研究并提出了便携式数据采集分析仪的系统硬件架构，并在此基础之上对硬件各个模块进行了详细的设计；(3)研究了共振解调技术基本原理与数学模型，并将共振解调技术与数据调理模块紧密结合在一起，专门针对低速重载设备进行相关处理；通过实验和仿真，验证了无干扰情况下硬件共振解调技术的效果；(4)在单片机AT89S52平台上研究并开发了电子标签模块，针对电子标签模块驱动的需要引入了单总线协议实现了相关硬件架构和软件编写，完成了电子标签模块的制作，通过计算机辅助验证了此模块的效用；(5)在Linux系统上利用图形用户中间件(MINIGUI)技术，设计了数据采集应用软件，介绍了其各个功能模块的作用。8.学位论文逄涛基于共振解调技术的便携式数据采集器研究2008在钢铁、冶金领域,企业对设备的状态要求越来越高,设备能否稳定、健康的运行,是企业最关心的问题。目前的故障诊断领域,对于低速重载设备故障的提取效果不是很理想；而且国内现存的数据采集分析装置普遍存在缺点。在这种情况下,专门针对低速重载设备,结合共振解调技术研制一台新型的便携式数据采集/分析系统具有比较大的现实意义和经济意义。本课题对数据采集分析仪中各模块进行了具体研究,做了以下工作：(1)提出了利用arm9处理器S3C2410和单片机AT89S52构建双内核的嵌入式CPU开发数据采集分析仪的总体方案,并对构成数据采集/分析系统的各模块进行了详细介绍。(2)研究了共振解调技术基本原理与数学模型,并将基于共振解调技术与数据调理模块紧密结合在一起,专门针对低速重载设备进行相关处理；通过实验室相关的实验和仿真,验证了无干扰情况下硬件共振解调技术的效果。(3)在辅处理器AT89S52平台上研究并开发了键盘模块,实现了相关硬件架构和软件编写,并开发了一块键盘模块调试板,用调试板集成的LED检测键盘的驱动情况和软件的编写情况。(4)根据系统的需要,分别针对主、从处理器之间的通信引入了SPI通信协议；针对电子标签模块驱动的需要引入了单总线协议,并且在系统中集成了电子标签模块,通过了现场应用：针对系统中存在的IIC器件,引入了IIC通信协议。以上协议均编写了相应的程序,并得到了验证。(5)对模拟电路、数字电路抗干扰,处理器芯片抗干扰,软件抗干扰等问题进行了研究,并在整个系统设计中给出了干扰问题的解决方案,使得系统能够在现场复杂的环境下稳定工作。9.会议论文吴玲娥.刘立低速重载设备轴承的常见故障及对策199410.学位论文薛全会基于小波理论的低速重载冶金设备故障诊断2006在冶金、矿山、化工等行业中，低速重载设备的故障发生，往往会导致整条生产线的停产，损失严重。这些关键设备中的易损元件成了整条生产线的薄弱环节。因此，在现代的生产过程中，这些关键设备的故障诊断技术越来越受到重视。滚动轴承是这些设备中最易受损的元件之一，生产过程中的许多故障均与轴承有关。轴承元件缺陷通常使设备产生异常的振动和噪声，发展成故障就将造成设备损坏，甚至发生灾难性事故。因此，开展对滚动轴承的故障诊断具有很现实的意义。文中从滚动轴承振动信号的产生机理出发，研究滚动轴承的固有振动，承载时由于滚动体、内外圈刚度非线性和装配原因引起的振动以及轴承各种异常情况下振动的特点。建立了滚动轴承各组成元件有损伤点时振动信号的理论模型，并分析了各种故障振动信号的特点，为滚动轴承振动故障诊断提供了理论依据。滚动轴承的振动信号相当复杂，除反映有关轴承本身工作情况的信息外，也包含了大量机械中其它运动部件和结构的信息。因此，如果仅仅只从时域或频域对滚动轴承的振动信号进行分析，则很难发现故障前后的变化，而联合时频域的特性来识别这类信号，提供时频域的综合信息，无疑会提高诊断的准确性和可靠性。文中研究了一种新的滚动轴承故障诊断技术——基于小波分析的时频诊断法。研究了小波分析的原理和满足条件，对连续小波变换、离散小波变换、小波去噪、小波包分析分别作了研究，说明了它们各自的特点、使用场合及应用于故障诊断时的有效性。研究了几种常用的基本小波及其各自的特点，小波变换不同于其它常用的信号变换，就在于它的基函数是可变的，可以根据分析对象的特点选择最适合的基本小波函数。文中还提出应用小波多层分解、重构提取滚动轴承各部件的故障特征频率和各层的能量特征。根据小波分析的特点、性质最大分解尺度下的低频系数代表着信号的发展趋势，借此可以粗略判断滚动轴承的运行状况是否正常，并且该方法可以提取任意频段的特征频率，有效抑制噪声，为强噪声背景下提取弱信号开辟了新思路随后根据滚动轴承的振动理论。经过实测数据的处理和用小波变换对其进行特征提取，进而进行状态诊断效果令人满意，这说明小波分析确实为滚动轴承故障诊断提供了强有力的分析手段。本文链接：下载时间：2010年5月7日