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      旋轉(zhuǎn)機械故障診斷與預(yù)測方法及其應(yīng)用研究

      2019-10-20 11:40:26劉立星
      關(guān)鍵詞:故障診斷

      劉立星

      【摘 要】研究旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷與預(yù)測技術(shù),對于保障機械設(shè)備運行的安全性和穩(wěn)定性具有十分重要的意義。旋轉(zhuǎn)機械的振動信號具有非穩(wěn)定性和非線性,同時,在強背景噪聲工作環(huán)境下,旋轉(zhuǎn)機械的微弱故障特征很容易被噪聲淹沒,此外,當機械系統(tǒng)出現(xiàn)故障時,往往會產(chǎn)生位置不同的復(fù)合故障,故障之間相互幫合,從而給旋轉(zhuǎn)機械故障精確診斷帶來了挑戰(zhàn),因此,強噪下微弱、復(fù)合故障診斷是當今機械故障診斷領(lǐng)域的難點。論文將旋轉(zhuǎn)機械作為研究對象,研究形態(tài)學(xué)濾波、局域均值分解、多元經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和噪聲輔助多元經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解等時頻方法及其在旋轉(zhuǎn)機械的微弱、復(fù)合故障診斷中的應(yīng)用,為機械故障診斷、性能退化狀態(tài)識別和趨勢預(yù)測提供新的有效手段。

      【關(guān)鍵詞】旋轉(zhuǎn)機械;故障診斷;預(yù)測與應(yīng)用

      引言:在當今科技競爭日益激烈的背景下,大型機械裝備的發(fā)展水平直接關(guān)系到國家的綜合實力、國際地位與核屯、競爭力,大型機械設(shè)備日趨向智能化、復(fù)雜化和自動化發(fā)展。軸承和齒輪等旋轉(zhuǎn)機械作為機械設(shè)備中一種必不可少的通用零部件,在機械、電力系統(tǒng)等現(xiàn)代大型工業(yè)設(shè)備中扮演著重要的角色。工業(yè)企業(yè)成功的關(guān)鍵是設(shè)備系統(tǒng)的安全運行;軍工企業(yè)的軍事裝備只有具備高可靠性和高準確性才能保證戰(zhàn)爭的勝利;在核動力設(shè)備及人類無法接觸的危險惡劣環(huán)境中,要求運行設(shè)備必須具有很高的可靠性和安全性。在工程應(yīng)用中,機械設(shè)備一旦發(fā)生故障,如果發(fā)生故障等級較輕則會降低設(shè)備使用功能,直接影響生產(chǎn),造成一定的經(jīng)濟損失;如果發(fā)生故障等級較重則可能直接導(dǎo)致嚴重的事故。為了盡可能減少機械故障導(dǎo)致的經(jīng)濟損失和重大事故,必須建立針對大型機械裝備的故障診斷與安全藍測系統(tǒng)。

      1.旋轉(zhuǎn)機械故障診斷監(jiān)測基本方法

      1.1振動信號分析技術(shù)

      振動分析技術(shù)相比于其他方法的主要優(yōu)點有診斷效率高、可靠性強和故障定位準確?;谡駝有盘柕臋z測方法是一種理論和實踐都相對成熟的軸承故障診斷手段,其通過對采集的振動信號進行分析得到運轉(zhuǎn)過程中軸承的工況和故障。對于軸承故障診斷設(shè)備,一般采用壓電加速度傳感器對振動信號進行拾取,將之轉(zhuǎn)化成電壓信號進行輸出。采樣模塊對調(diào)理模塊的輸出信號進行數(shù)字化處理,產(chǎn)生連續(xù)的振動信號采樣數(shù)據(jù)流。處理模塊對振動信號采樣數(shù)據(jù)流進行接收,按要求對數(shù)據(jù)進行存儲、轉(zhuǎn)發(fā)以及相應(yīng)的運算和分析,最終輸出故障診斷結(jié)果。

      1.2溫度分析技術(shù)

      溫度分析技術(shù)是遁過在軸承座或齒輪箱安裝溫度傳感器監(jiān)測其運行的溫度變化,并根據(jù)先驗經(jīng)驗設(shè)置一定的溫度闊值。當溫度超過闊值時,則判定軸承或齒輪發(fā)生故障。溫度監(jiān)測對齒輪和軸承載荷、轉(zhuǎn)速和潤滑情況的變化極為敏感。但是,溫度監(jiān)測技術(shù)對于軸承和齒輪箱的早期故障并不敏感,只有當故障發(fā)展到一定程度時,溫度會有明顯的變化。這限制了其在旋轉(zhuǎn)機械早期故障診斷中的應(yīng)用。

      1.3油液分析技術(shù)

      剝落、點蝕和磨損是齒輪箱和軸承故障的最常見故障形式。油液分析法通過從齒輪箱使用的循環(huán)油液中取出油樣,采用油液理化分析、清潔度檢測、光譜分析等手段判定齒輪箱運行狀態(tài)。這種方法僅適用于油冷卻或油潤滑軸承,對于突發(fā)故障不能及時預(yù)報,并且容易受到其他設(shè)備損壞造成的影響,對檢測人員的經(jīng)驗要求比較高,使得該方法的應(yīng)用受到一定局限。但是這種技術(shù)涉及的儀器價格低廉,因此可以作為其他診斷手段的一種補充。

      2.基于多元經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的旋轉(zhuǎn)機械早期故障診斷方法

      開展旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷方法的研究是保證機械設(shè)備運行安全穩(wěn)定的基礎(chǔ),隨著工業(yè)生產(chǎn)的大型化、系統(tǒng)化和信息化,對關(guān)鍵部件旋轉(zhuǎn)機械的安全運行要求越來越嚴格。旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備故障診斷是融現(xiàn)代傳感技術(shù)、信號分析與處理技術(shù)為一體的多學(xué)科交叉和融合的新技術(shù)?;诠收咸卣魈崛『托盘柼幚砑夹g(shù)的故障診斷是故障特征提取的重要手段。先進的信號分析技術(shù)是有效提取化械設(shè)備真實狀態(tài)信息的必要前提條件。同步平均、包絡(luò)分析等傳統(tǒng)信號處理方法,均假設(shè)被分析對象具有線性、平穩(wěn)、最小相位等特征,會造成一些細微信息提取的遺漏,而這些信息往往預(yù)示著設(shè)備退化狀態(tài)的趨勢。

      機械設(shè)備中振動信號傳遞路徑復(fù)雜,振動信息衰減損耗較大。此外,旋轉(zhuǎn)機械頻發(fā)的故障大部分以局部缺陷形式存在于軸承生命周期的早期,而且大部分是潛在損傷,極難發(fā)現(xiàn)。同時,軸承和齒輪的工作環(huán)境一般比較差,外界干擾較大,振動信號包含了整個機械系統(tǒng)在其他振動響應(yīng)、激勵映射關(guān)系的信號特性,這使得在現(xiàn)場采集的振動信號的信噪比低,反映旋轉(zhuǎn)機械條件的特征信號相對較弱。采用單一傳感器采集信號無法進行旋轉(zhuǎn)機械早期微弱故障和復(fù)合故障的在線監(jiān)測及故障診斷。

      齒輪故障實驗:齒輪剝落故障診斷實驗:齒輪疲勞剝落屬于接觸疲勞。根據(jù)經(jīng)驗分析可知,剝落主要受齒輪自身的強度、初度及硬度等特性的影響。由于交變載荷的作用,齒輪過載,會使局部區(qū)域應(yīng)力相對集中,產(chǎn)生接觸裂紋。齒輪表面下最大剪應(yīng)力處形成裂紋,進而在表面形成不規(guī)則的凹坑,后逐漸連接成片并大面積剝落。

      3.基于改進的噪聲輔助多元經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法

      數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器具有很強的抑制脈沖和噪聲干擾的能力,可實現(xiàn)對非線性非平穩(wěn)信號的降噪和特征提取,同時算法簡便易行、實用有效。作為一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的非線性濾波方法,其被廣泛應(yīng)用到機械故障信號處理領(lǐng)域?;谏鲜龇治觯槍娫氡尘爸行D(zhuǎn)機械微弱故障特征提取和MEMD等現(xiàn)有時頻分析方法存在的模態(tài)混疊問題,提出一種基于改進的噪聲輔助多元經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和自適應(yīng)形態(tài)學(xué)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法,主要步驟是:首先,向信號添加多個白噪聲輔助通道,對多元信號進行改進的NAMEMD分解,分解過程中利用對時間序列隨機性和動力學(xué)突變行為敏感的排列擱檢測IMF分量中是否含有高頻間歇信號和噪聲干擾信號,保證分解得到的IMF不發(fā)生模態(tài)混疊現(xiàn)象;其次,選擇主要IMF分量進行重構(gòu);最后,采用形態(tài)學(xué)濾波器進行故障特征提取。

      4.基于NAMEMD和熵理論的旋轉(zhuǎn)機械故障智能診斷方法

      當旋轉(zhuǎn)機械發(fā)生故障時,系統(tǒng)的動力學(xué)行為會表現(xiàn)為非線性和復(fù)雜性。近年來,隨著非線性分析方法的引入,極大地豐富了機械故障診斷方法,很多非線性動力學(xué)的方法己被廣泛地應(yīng)用于機械故障診斷領(lǐng)域常用的描述系統(tǒng)復(fù)雜性的特征參數(shù)包括:分形維數(shù)、Lyapunov指數(shù)和K-S熵等。這些非線性動力學(xué)方法都是通過相空間重構(gòu)來描述系統(tǒng)特性,這些算法需要足夠的數(shù)據(jù)長度,而旋轉(zhuǎn)機械振動信號的數(shù)據(jù)長度一般是有限的。因此,這些非線性動態(tài)指標在實際工程應(yīng)用中并不方便,需要尋找更為有效、穩(wěn)定且對數(shù)據(jù)長度要求較低的新方法。

      齒輪系統(tǒng)常見的主要故障包括齒輪磨損、點蝕和斷齒等,齒輪系統(tǒng)故障信號往往具有非線性非平穩(wěn)特征。樣本滴能夠反映時間序列在不同尺度的復(fù)雜性程度,將樣本摘用于分析齒輪故障振動信號。

      結(jié)語:故障診斷與預(yù)測技術(shù)是一種實用可靠的機械設(shè)備故障診斷與預(yù)測技術(shù),是預(yù)防機械設(shè)備故障,保證機械設(shè)備安全穩(wěn)定運行的技術(shù)基礎(chǔ)。機械動力傳動系統(tǒng)是國防和國民經(jīng)濟中廣泛應(yīng)用的一種重要的技術(shù)設(shè)備,其運行安全性和可靠性至關(guān)重要。齒輪和滾動軸承作為動為傳動系統(tǒng)的關(guān)鍵部件,長期在高負荷、高轉(zhuǎn)速工況下工作,一旦出現(xiàn)故障將直接影響整個系統(tǒng)的安全運行,因此及時、準確地檢測故障己變得越來越重要

      參考文獻:

      [1]于波,徐雪嬌,鄭聽.基于小波包分解的能量特征提取在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用研究[J].化工自動化及儀表,2016,43(10):1056-1059.

      [2]李志農(nóng),柳寶,侯娟.基于無限隱Markov模型的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究[J].儀器儀表學(xué)報,2016,37(10):2185-2192.

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