基于混沌和小波的采煤機(jī)振動故障的研究.pdf

1、采煤機(jī)作為煤礦企業(yè)的龍頭機(jī)械，近年來隨著機(jī)械化的提高、結(jié)構(gòu)的復(fù)雜化及其功率的增大，故障率與日俱增，而且直接影響著煤礦的安全生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)效益。所以，有效的故障診斷技術(shù)不僅可以減少不必要的損失，并且真正做到預(yù)知維修。因此，在煤礦企業(yè)中對于故障信號的分析、檢測及特征提取的研究意義重大。
　　本學(xué)位論文以采煤機(jī)截割部為研究對象，著重分析了其齒輪和軸承的振動故障。分析對比了常見的弱信號檢測方法及故障特征提取理論，并研究了它們各自在實(shí)際工程應(yīng)用

2、中的缺陷，最后提出了將混沌Duffing振子的和卷積型小波包相結(jié)合的的采煤機(jī)強(qiáng)噪聲背景下初期故障微弱幅值變化檢測及特征提取的故障診斷技術(shù)。本課題開展的研究工作如下：
　　首先，介紹了采煤機(jī)的基本組成結(jié)構(gòu)，深入分析了截割部的傳動部與電機(jī)的構(gòu)造，并重點(diǎn)研究了其滾動軸承和齒輪的振動機(jī)理與故障特性。緊接著便對采煤機(jī)振動故障信號的選取、分析及如何檢測做了對比分析，分別得出了混沌Duffing振子及小波分析法在采煤機(jī)初期故障振動弱信號檢測及特

3、征提取中的優(yōu)勢。
　　然后，建立了檢測微弱振動信號的混沌Duffing振子模型，分析了其檢測原理，并通過Melnikov函數(shù)得出了其混沌判據(jù)。同時(shí)分析了基于混沌Duffing振子的微弱信號檢測振動幅值的原理和方法，通過Matlab的Simulink仿真得出了其測量值與真實(shí)值之間的誤差達(dá)到10-7，證實(shí)了該理論可以應(yīng)用于采煤機(jī)的故障診斷。為了進(jìn)一步說明混沌Duffing振子在本文中應(yīng)用的優(yōu)勢，故在已知Duffing振子模型中加入了噪