机械传动系统综合测试与故障诊断研究
【摘要】:
本文针对当前机械传动系统性能测试中某些问题,构建了能实现多参数实时在线测试的综合系统,在建立测试系统的信息模型,动态模型和功能模型的基础上,制订出机械传动的总体测试方案。通过合理配置测试仪器和程序编制,实现了传动系统综合性能在线测试和信息、数据处理。论文同时建立了齿轮传动通用动力学模型,分析了齿轮传动系统中齿轮和轴承等主要零部件的振动和噪声机理。根据齿轮传动装置的故障类型,利用信号分析和处理及神经网络BP算法的原理,提出选取样本参数、参数特征的神经网络提取方法,实现测试系统的故障诊断,并通过实例进行了实验验证。
【关键词】:机械传动系统 综合测试 BP神经网络 故障诊断 【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TH132
【DOI】:CNKI:CDMD:2.2003.105345
【目录】:
- 1 引言6-9
- 1.1 论文研究的背景和意义6
- 1.2 机械传动系统测试的发展现状6-8
- 1.3 构建机械传动综合测试系统的要求8
- 1.4 论文的主要研究工作8-9
- 2 测试系统的总体设计9-17
- 2.1 测试系统的功能定位9
- 2.2 测试系统的研究9-17
- 2.2.1 系统的信息模型10-12
- 2.2.2 系统的动态模型12-14
- 2.2.3 系统的功能模型14
- 2.2.4 测试以及故障诊断框图14-17
- 3 测试对象的振动、噪声特性分析17-25
- 3.1 齿轮传动系统的振动分析17-19
- 3.2 各轮系的振动数学模型19-23
- 3.3 轴承振动分析23
- 3.4 齿轮传动系统噪声23-25
- 4 信号的采集、分析和处理25-40
- 4.1 信号采集25-28
- 4.2 信号的预处理28-29
- 4.3 信号分析29-40
- 4.3.1 时域信号分析29-33
- 4.3.2 频域信号分析33-40
- 5 故障诊断40-58
- 5.1 测试对象的故障类型分析40-43
- 5.1.1 齿轮和轴承故障的信号特征41-43
- 5.2 故障诊断的常规方法43-44
- 5.3 神经网络原理及BP算法44-50
- 5.4 利用BP神经网络进行故障诊断的前期处理50-56
- 5.4.1 故障诊断程序的启动50-51
- 5.4.2 网络结构的选择51
- 5.4.3 神经网络的训练51-53
- 5.4.4 基于神经网络的样本参数的选择53-56
- 5.4.5 基于神经网络的特征提取56
- 5.5 利用神经网络的BP算法进行故障诊断56-58
- 6 测试系统的实现58-76
- 6.1 测试系统的硬件配置58-60
- 6.2 测试系统的软件及测试功能的实现60-76
- 6.2.1 测试系统软件的功能模块60-64
- 6.2.1.1 参数设置模块61
- 6.2.1.2 数据/文件处理模块61-62
- 6.2.1.3 信号采集模块62-63
- 6.2.1.4 信号分析模块63-64
- 6.2.1.5 故障诊断模块64
- 6.2.2 测试功能的实现64-76
- 6.2.2.1 通道设置67
- 6.2.2.2 温升的测试67-69
- 6.2.2.3 转速、转矩和效率测试69-72
- 6.2.2.4 噪声、振动的测试72-76
- 7 故障诊断实例76-81
- 8 论文总结81-83
- 参考文献83-86
- 附录186-88
- 附录288-89
- 附录389-91
- 附录491-93
- 附录593-95
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