输送机传动部件信号分析及故障诊断技术研究

• 作 者: 孙上茹
• 出 处: 太原科技大学
• 发表日期: 2004年期
• 关键词: 故障诊断 传动系统 信号分析 小波分解 ARMA建模

输送机广泛应用在机械工程领域中,为各种应用提供物料输送功能。目前,对其传动质量、工作效率等要求越来越高,故对输送机进行在线监测和故障诊断的深入研究意义重大。本文通过搭建的输送机仿真实验平台,采集传动系统主要零部件的实测数据,开展在线监测与故障诊断技术研究,主要包括以下方面:(1)建立信号的时频域分析模型采集滚动轴承振动信号和噪声信号数据以及减速箱噪声信号和声发射信号数据,通过EViews软件对数据进行ARMA建模。首先对数据进行ADF平稳性验证,判断该时间序列是否具有平稳性;其次进行ARMA模型阶数p,q和系数的确定;然后对模型进行AIC信息值诊断,得出最优ARMA模型;最后对所得最优模型进行适应性检验,判断其模型的有效性。(2)对轴承进行故障诊断对轴承通过振动信号时域、频域等方面分析,并利用小波分解的方法将轴承诊断信号分解到不同频段上进行故障频率提取,通过与轴承故障频率对比确定故障类型,再通过对噪声信号进行时域、频域等方法分析进一步验证振动信号所确定的故障类型。(3)对减速箱进行故障诊断对减速箱的声发射信号进行时域、频域以及功率谱密度函数分析,并通过小波分解的方法将减速箱诊断信号分解到不同频段上进行故障频率提取,再与齿轮故障频率对比判断故障类型。通过对噪声信号的时域、频域分析进一步验证声发射信号所确定的故障类型。通过对轴承和减速箱进行振动信号、噪声信号以及声发射信号的分析,验证了多传感器数据分析方法的有效性,所建立的信号分析模型亦适用于其他传动系统在线监测与故障诊断技术的基础研究。