棒線材軋機(jī)齒輪箱智能診斷技術(shù)研究.pdf

1、由于棒線材軋機(jī)是典型的高效率、高自動(dòng)化的設(shè)備，一旦突發(fā)故障，將給正常生產(chǎn)帶來嚴(yán)重威脅。軋機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)多采用齒輪傳動(dòng)方式，作為軋機(jī)最重要的組成部分之一，齒輪箱運(yùn)行是否正常涉及到整個(gè)機(jī)器或生產(chǎn)線的工況狀態(tài)。因此，針對(duì)齒輪箱典型故障開展智能診斷技術(shù)研究，具有重要的實(shí)際意義，本文研究?jī)?nèi)容如下： (1)在棒線材軋機(jī)齒輪箱各種零部件故障中，齒輪和軸承故障占很大的比例。本文從理論上分析了齒輪和軸承典型故障產(chǎn)生的機(jī)理，用故障實(shí)例說明了齒輪和軸承故

2、障的判別過程，根據(jù)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供的振動(dòng)信號(hào)研究了齒輪及軸承的常見失效形式和主要識(shí)別特征。采用有限元仿真技術(shù)對(duì)滾動(dòng)軸承承載過程中的應(yīng)力、應(yīng)變情況進(jìn)行模擬，從而驗(yàn)證了軸承失效的破壞機(jī)理。 (2)智能診斷的知識(shí)庫將框架式和產(chǎn)生式方法相結(jié)合進(jìn)行構(gòu)建，主要包括診斷參量數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫兩部分。其中診斷參量數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)齒輪箱運(yùn)行狀況的基本監(jiān)測(cè)參數(shù)，如基本參數(shù)、振動(dòng)幅值、振動(dòng)的波形、典型故障特征等；規(guī)則庫存放的是診斷規(guī)則。 (3)為了有效

3、地對(duì)齒輪箱故障進(jìn)行診斷，本文將齒輪箱振動(dòng)信號(hào)采用小波分解后，定義了小波分層突變系數(shù)用于齒輪箱故障特征的識(shí)別，并將其與傳統(tǒng)的“雙特征判別法”相結(jié)合，形成了“三特征判別法”。為了完善系統(tǒng)的智能推理作用，本系統(tǒng)采用矩陣判別篩選法作為核心推理機(jī)制，并將“三特征判別法”融入其中，實(shí)現(xiàn)了齒輪箱各類典型故障的智能判別，降低了漏診的可能性?；谌卣髋袆e法和矩陣判別篩選法的推理機(jī)制是一種有效的推理方法。 整合了新診斷方法和新推理機(jī)制的棒線材軋機(jī)