棒线材轧机齿轮箱故障诊断技术,本文是一篇关于轧机论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
轧机论文参考文献：
在棒线材轧机中,齿轮箱是主要设备之一,由于需要连续工作,外加工况较为恶劣,极有可能出现故障.而本文的研究除可减小设备维修费用外,还可改善产品质量、增强其市场竞争力,具有重大意义.本文将重点探讨轧机齿轮箱的故障诊断技术,希望可为实际使用提供帮助.
传统功率谱剖析等方法,虽然得到了显著提高和全面发展,但因齿轮箱自身结构较为繁琐,存在多种干扰,在故障隐患展现的微冲击信号方面面临提取困难.另外,部分企业围绕齿轮箱装设了监测系统,但并不存在诊断功能,如果发现异常,无法有效解决.基于此,亟待加强故障诊断方面的探索.
齿轮箱的常规故障诊断技术和方法
双特征剖析法.机械故障诊断通常是明确机械零件的具体失效程度,仅仅观察信号自身平稳冲击性功率特性便可,其中前者为正弦和近似正弦信号、某些不足产生冲击的一种随机信号,该信号在基本谱图中展现为各个频率的棒线,但后者能够完整展现于共振解调谱图中,同时,利用和零件特征频率一样的棒线来展示；随机冲击则通过全频杂乱谱线族进行呈现.而双特征剖析法则是依托基本的傅立叶谱图对平稳故障信号属性展开剖析,依托共振解调傅立叶谱图对冲击故障信号属性展开剖析.
一对啮合齿轮包含三个特性频率,具体为两个齿轮对应的轴频率和共有啮合频率,其中前者代表长周期公差反复出现的频率.对于长周期公差,主要包含周节积累误差和基圆偏心等多种,对于短周期故障一般包含个别齿存在损伤、局部存在损伤等情形.而啮合频率除能代表啮合齿轮对应短周期误差外,还能够展现长周期误差,在齿轮诊断环节一定要综合思量长、短周期这两个故障.
矩阵判别排除法.对现场机械而言,其故障诊断通常是参照故障征兆信息研究故障引发因素,机械故障通常是多因多果,简单来说,一种征兆可呈现多种故障,而一种故障可产生多种征兆,原有的推理机制和智能诊断系统存在出入.
在具体的故障分析环节,通过矩阵规则完善判别工作,依托结果寻找原因是常用的过滤法,若不清楚结果,那么任何征兆参数均存在可能；若掌握某些征兆信息,利用矩阵规则判别能够确定其因类,同时,可依照果类获得某种因,所掌握的征兆参数和确定的因呈现负相关,越认清征兆参数,则便越有可能确定唯一的原因.
把能产生果的所有因都列至判别筛选的范畴,若确定征兆信息可靠,矩阵规则合理,通常能够获得满意结果.在征兆认识不多的条件下也可过滤掉某些因,以此来缩小排查范围.
在据果索因环节,横列出所有的因,并在矩阵左行展现规则,在诊断过程,果为核心内容,利用征兆在横列围绕各因实施判别,具体包含是、否和无法确认这三种情形,面向各个因进行打分,若为0便舍掉,若为1便提出.经由此进行过滤排查可明确概率较大的因.对于棒线材轧机,其齿轮箱故障主要具有下述诊断原则,具体见表1.
表1 故障诊断矩阵
利用齿轮故障能够过滤掉轴部件不平衡几率,借助轴承让架故障能够区别开剩余故障.
整合双特征的该方法对应的推理方式见图1.其中主导征兆1选取矩阵判别过滤法,进而将其和剩余征兆区进行区别,最大的差异是面向主导征兆1开展深入诊断时,整合双特征剖析法,具体来说指面向信号自身的冲击及平稳属性一起开展判断工作,若仅仅存在平稳故障信号属性,便是因1；若仅仅存在冲击故障信号属性,便是因2；若存在上述两种属性,便是因3.
图-1 推理方式示例
共振调节技术.旨在通过共振解调技术明确机械设备发生故障隐患时对应的微冲击,借助加速度传感器对机械设备振动进行检测得到轴承和齿轮等由于故障形成的微冲击内容.冲击信号存在限次不计的谐波脉冲,且高频分量较为丰富,借助该特性,通过高频谐振器过滤掉信号中无法有效辨识的低频信息,得到信号内部因碰撞冲击形成的高频成分,从谐振器变换至共振波形,然后从解调电路变换到低频信号,进而能够从幅值和频率出发对高信噪比进行诊断.
工程应用
特征频率提取.借助自主研发提出的共振解调板针对棒线材轧机齿轮箱构建出监测系统,同时,配备于安钢一轧260机组中,经由实测数据探索,及早找到了轴承隐患,并进行诊断分析.
特征频率研究.研究故障频率发现,满足轴承3536滚动体这一故障特征频率,符合相应谐波.
对于没有进行共振解调操作的所有振动频谱研究数据中,只有轴承3536滚动体内部的113.281Hz不能有效指向外,剩余谐波均存在对应值.
最终结论.分析轴承滚动体代表性故障特征和轴承滚动体基本故障频率结构可知,因解调谱和振动谱均存在35636滚珠故障这一特征频率,参照双特征判断法能够明确该轴承发生损坏,同时,因相应元件磨损及间隙增大,所以,可知轴承出现了松动.
综上可知,本文研究出基于共振解调技术形成的数学模型,同时,计算出了对应的脉冲响应,促进了实际应用；经由反复实验和大量数据找到21次故障隐患,并在该基础总结得到齿轮箱常规故障诊断的基本规律；将双特征剖析和矩阵判别过滤法进行整合再推理,为故障诊断结果提供了有效的保障；为全面改善诊断情况,推动功能开发,将神经网络和专家系统进行整合.
在现实生活中旨在通过齿轮机的基本诊断来改善诊断质量,以免因漏诊而引发突发故障问题,增加实践积累,优化诊断知识,促进疑难杂症的有效解决.经由多年探索,齿轮故障实现了长远发展,涌现出了多种新技术和新方法,原频谱分析逐步完善.但上述技术和方法均存在优缺点,我们应扬长避短,有效运用.
结论：关于对写作轧机论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文碾轧机论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
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