因此,錐齒輪減速機(jī)的故障診斷技術(shù)需要種適合的先進(jìn)的方法。在齒輪減速馬達(dá)故障診斷的各種方法中,振動(dòng)診斷方法常用。由于錐齒輪減速機(jī)在運(yùn)行過程中都不可避免的產(chǎn)生振動(dòng),而振動(dòng)是其本身動(dòng)力學(xué)特性的表示,于是根據(jù)錐齒輪減速機(jī)振動(dòng)信號(hào)的分析與處理,不必對(duì)減速機(jī)進(jìn)行解體,便可以得到其的運(yùn)行狀態(tài),得到齒輪減速馬達(dá)系統(tǒng)零部件由于磨損、疲勞、老化等原因引起的狀態(tài)變化信息,并由此識(shí)別齒輪減速馬達(dá)或其內(nèi)部零部件的故障。因此,相對(duì)于其他故障診斷方法而言,振動(dòng)診斷方法簡(jiǎn)便易行,是目前工程中使用的主要方法。由于大部分錐齒輪減速機(jī)的故障都發(fā)生在振動(dòng)的能量增大之后,所以,振動(dòng)能量分析法是振動(dòng)診斷方法中常用的手段。新發(fā)展起來的小波時(shí)頻分析理論及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,由于其優(yōu)越的時(shí)頻特性在齒輪減速馬達(dá)的振動(dòng)診斷中有著良好的應(yīng)用前景。齒輪減速馬達(dá)運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷,提取其振動(dòng)信號(hào)中的特征向量及進(jìn)行故障模式識(shí)別。狀態(tài)監(jiān)測(cè)主要通過信號(hào)時(shí)域分析進(jìn)行,特征向量提取主要應(yīng)用小波理論進(jìn)行,故障模式識(shí)別主要應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行。
(1) 實(shí)驗(yàn)測(cè)取故障錐齒輪減速機(jī)的振動(dòng)加速度信號(hào),作為對(duì)減速機(jī)各個(gè)運(yùn)行狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與信號(hào)分析的根據(jù)。
(2) 較為詳細(xì)的分析了齒輪減速馬達(dá)的振動(dòng)特性,建立減速機(jī)的數(shù)學(xué)力學(xué)模型,并從齒輪減速馬達(dá)結(jié)構(gòu)上來分析產(chǎn)生振動(dòng)的原因并給出其合理的解釋。
(3) 對(duì)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征在齒輪減速馬達(dá)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷上的應(yīng)用進(jìn)行研究,選出較為合適的減速機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷方法。
(4) 在小波理論分析的基礎(chǔ)上,探索有效的基于小波分析的錐齒輪減速機(jī)故障特征的提取方法。先,應(yīng)用連續(xù)小波變換(Continuous Wavelet Transform)依據(jù)信號(hào)的尺度-小波能量譜分布特性,對(duì)錐齒輪減速機(jī)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取;其次,應(yīng)用小波分解的多分辨分析(Multi-resolution Analysis)對(duì)信號(hào)進(jìn)行正交小波分解,對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波消噪處理,提取隱含在振動(dòng)信號(hào)中的周期性沖擊信號(hào);后,應(yīng)用小波包分解(Wavelet Packet Decomposition)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,將信號(hào)在各個(gè)頻帶的小波包分解系數(shù)作為錐齒輪減速機(jī)齒輪振動(dòng)信號(hào)的特征向量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,達(dá)到對(duì)齒輪減速馬達(dá)進(jìn)行故障診斷的目的。
(5) 確定有效的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動(dòng)信號(hào)特征的模式識(shí)別方法。運(yùn)用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)個(gè)故障錐齒輪減速機(jī)進(jìn)行故障模式分類。討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征量的選擇問題,闡述了小波網(wǎng)絡(luò)分析的優(yōu)勢(shì)和發(fā)展趨勢(shì)。/nmrvjiansuji.html


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