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李惠彬 研究生——齒輪振動(dòng)和減速機(jī)在線監(jiān)測(cè)與故障診斷的研究 
來(lái)源:減速機(jī)信息網(wǎng)    時(shí)間:2007年10月20日9:00  責(zé)任編輯:wangtao   
 

(申請(qǐng)清華大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位論文)

題目:齒輪振動(dòng)和減速機(jī)在線監(jiān)測(cè)與故障診斷的研究

培養(yǎng)單位:工程力學(xué)系

專業(yè):固體力學(xué)

研究生:李惠彬

指導(dǎo)教師:鄭兆昌  教授

副指導(dǎo)教師:應(yīng)懷樵  教授

摘要

齒輪傳動(dòng)是機(jī)械設(shè)備中最常用而且最重要的傳動(dòng)方式返雷,它在航空、航天、機(jī)械等各個(gè)工業(yè)部門(mén)都獲得了廣泛的應(yīng)用夸莱。隨著齒輪減速機(jī)的廣泛使用和向高速、重載并要求振動(dòng)小跨晴、噪聲低以提高壽命和改善運(yùn)行環(huán)境的方向發(fā)展党滓,齒輪的振動(dòng)問(wèn)題尤其是帶有齒側(cè)間隙的齒輪振動(dòng)問(wèn)題已逐漸成為一個(gè)需要深入研究的突出問(wèn)題。另外乃倔,為了防止齒輪減速機(jī)在工作時(shí)發(fā)生突發(fā)性事故和更好地延長(zhǎng)齒輪軸系部件的壽命翎襟,需對(duì)具體的齒輪減速機(jī)設(shè)備進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)和智能故障診斷方面的研究。

第二章對(duì)帶有齒側(cè)間隙和偏心質(zhì)量的齒輪系統(tǒng)(該系統(tǒng)是一個(gè)非線性時(shí)變系統(tǒng))的振動(dòng)問(wèn)題進(jìn)行了數(shù)值研究镊僚,研究結(jié)果表明:在齒輪工作轉(zhuǎn)速和載荷不變時(shí)寿针,齒側(cè)間隙的變化對(duì)齒輪故障振動(dòng)頻率有很大的影響,即當(dāng)齒側(cè)間隙增加時(shí)镰钦,齒輪故障振動(dòng)頻率成份不僅有嚙合頻率的整數(shù)倍径卜,而且還有嚙合頻率的分?jǐn)?shù)倍,即產(chǎn)生亞諧波和超諧波箫驻;工作轉(zhuǎn)速對(duì)齒輪振動(dòng)故障頻率也有影響芽茄,當(dāng)轉(zhuǎn)速達(dá)到一定數(shù)值時(shí),工作轉(zhuǎn)速越高寺帽,齒輪故障振動(dòng)頻率分?jǐn)?shù)成份越明顯俱篡;工作載荷幅值的變化對(duì)齒輪振動(dòng)故障頻率也有影響,輕載時(shí)凸协,齒輪故障振動(dòng)頻率無(wú)分?jǐn)?shù)成份颤枪,中載和重載時(shí),載荷越大淑际,齒輪故障振動(dòng)頻率分?jǐn)?shù)成份越明顯畏纲;在分析齒輪的扭轉(zhuǎn)振動(dòng)故障頻率時(shí),由于齒輪輪齒的動(dòng)力耦合春缕,必須考慮齒輪的偏心質(zhì)量的影響盗胀。

第三章對(duì)齒輪減速機(jī)的故障振動(dòng)信號(hào)拾取方法進(jìn)行了研究艘蹋,研究結(jié)果表明:ICP型加速度傳感器由于把壓電傳感器和阻抗變換器一起做在傳感器中,因而傳感器的輸出為低阻抗的電壓票灰,信號(hào)傳輸距離遠(yuǎn)女阀,穩(wěn)定性好、可靠性高屑迂,是值得推薦的在齒輪減速機(jī)上監(jiān)測(cè)使用的加速度傳感器浸策;文中還提出了一種利用在齒輪傳動(dòng)裝置軸承外圈套圈上拾取應(yīng)變信號(hào)來(lái)監(jiān)測(cè)齒輪傳動(dòng)裝置內(nèi)的軸系部件的振動(dòng)故障信號(hào)的方法,該方法能直接全部反映齒輪傳動(dòng)裝置內(nèi)的軸系部件的振動(dòng)故障信號(hào)惹盼,對(duì)此信號(hào)進(jìn)行分析庸汗,可對(duì)齒輪傳動(dòng)裝置內(nèi)的軸系部件進(jìn)行較正確的故障診斷。

第四章對(duì)齒輪減速機(jī)的齒輪軸系部件故障振動(dòng)頻率計(jì)算公式進(jìn)行了總結(jié)研究诅鹰,并推出了重載齒輪減速機(jī)中常用的調(diào)心滾子軸承的故障振動(dòng)頻率計(jì)算公式也隧;文中還用基于變時(shí)基技術(shù)為基礎(chǔ)的沖擊激勵(lì)模態(tài)分析方法對(duì)減速機(jī)箱蓋模態(tài)進(jìn)行了分析,通過(guò)對(duì)減速機(jī)箱蓋的模態(tài)分析可以為減速機(jī)傳動(dòng)件的準(zhǔn)確故障診斷陽(yáng)傳感器安裝位置提供幫助笋骡。

第五章從設(shè)備特點(diǎn)絮商、設(shè)備故障分析、設(shè)備監(jiān)測(cè)和故障診斷原理和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)硬件及軟件三方面介紹了清華大學(xué)設(shè)計(jì)和研究的THMDS在線信號(hào)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)蝇硅,該系統(tǒng)主要功能是完成某大型鋼鐵廠關(guān)鍵設(shè)備振動(dòng)榛蜻、位移秧梨、轉(zhuǎn)速翁漠、溫度、電流言號(hào)的拾取妻行、放大舆焕、濾波、數(shù)據(jù)采集汉疮、數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸及在線長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)棍详,在發(fā)生運(yùn)行異常及故障時(shí)及時(shí)報(bào)警和智能故障診斷。

第六章先從模式識(shí)別的角度較為詳細(xì)地討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械故章診斷中的應(yīng)用丛剿,研究了改進(jìn)的BP算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度的影響冒萄,結(jié)果表明該方法可提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度70%。本章還研究了故障振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)報(bào)橙数,對(duì)采集的平穩(wěn)時(shí)間序列可采用較簡(jiǎn)單的AR(M)模型建模和故障振動(dòng)趨勢(shì)分析尊流;對(duì)采集的非平隱時(shí)間序列可采用較實(shí)用的GM(l,1)模型及AR(M)組合模型建模和故障振動(dòng)趨勢(shì)分析;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)報(bào)模型可提高參與組合的傳統(tǒng)時(shí)間序列預(yù)報(bào)方法的預(yù)報(bào)精度灯帮。

關(guān)鍵詞:齒輪振動(dòng)崖技,在線監(jiān)測(cè),故障診斷

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