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文檔簡介
1、往復(fù)機械廣泛應(yīng)用于各工業(yè)領(lǐng)域,對其進行故障診斷研究是目前國內(nèi)外的研究熱點之一。人們對往復(fù)機械故障診斷開展了許多研究,但由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、激勵源多,對其實施故障診斷較困難,使其總體水平較低,這與生產(chǎn)中應(yīng)用現(xiàn)狀是及其不相符的。因此有必要加強開展往復(fù)機械故障診斷的研究。
本文以隔膜泵為例,采用碰撞——分離二狀態(tài)接觸力模型建立了往復(fù)機械磨損故障動力學(xué)模型,井采用龍格庫塔法對隔膜泵磨損故障動力學(xué)方程進行了數(shù)值求解,研究了不同參數(shù)下滑塊
2、的動態(tài)響應(yīng),并繪制了Poincare映射圖,證明了出現(xiàn)磨損時的運動為混沌運動。
同時在此基礎(chǔ)上,針對往復(fù)機械故障診斷存在的難題,并結(jié)合分形和混沌理論的特點,分別以關(guān)聯(lián)維數(shù)和李亞普諾夫指數(shù)為特征向量研究了往復(fù)機械的故障診斷方法。以隔膜泵為例,對三種不同的磨損仿真信號進行了分析,通過方法計算出每種信號的關(guān)聯(lián)維數(shù),采用Wolf方法計算出每種信號的李亞普諾夫指數(shù),從計算結(jié)果可以看出,不同故障時的關(guān)聯(lián)維數(shù)和李亞普諾夫指數(shù)不同,從而可
3、以判斷不同狀態(tài)時的故障類型,達到故障診斷的目的,證明了該方法應(yīng)用于往復(fù)機械的故障診斷具有較好的效果。
設(shè)備故障診斷技術(shù)的另一發(fā)展方向為與最新信號處理方法和現(xiàn)代智能方法相融合。本文引入EMD(經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解)技術(shù),AR模型以及RBF網(wǎng)絡(luò)模型,研究了基于EMD-AR模型的RBF網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法。并以往復(fù)式空氣壓縮機的滾動軸承四種不同狀態(tài)下的信號為例,采用上述方法,通過EMD技術(shù)對信號進行分解,獲得平穩(wěn)的IMF分量,再對每一個IM
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