斜齿轮减速器的监测与故障诊断 {泰兴减速机}

斜齿轮减速器的监测与故障诊断 斜齿轮减速器的状态监测和故障诊断采用了多种信号处理方法，包括基于时域分析技术、频谱分析技术、小波和小波包时频分析技术的信号处理方法，以及基于神经网络技术的模式分类方法。 从时域分析的角度来看，故障齿轮减速器的状态被有效地监控。从频谱分析到小波理论，提取了故障斜齿轮减速器的故障特征信息。结合小波变换和小波包分解的优点，可以有效地对含噪振动信号进行去噪和多分辨率分析，提取它们各自的有效频带，获得典型的特征参数。将齿轮减速器的特征参数与统计学和神经网络的优点结合起来，可以根据研究对象工作类型的特殊性来识别故障类型，尽早发现故障。 结合诊断实例，证明上述方法能很好地对斜齿轮减速器进行状态监测和故障诊断。 齿轮电机的时变负载和温度变化是影响轧制设备工作过程的主要因素。例如，在轧机的工作过程中，钢材的每一次咬入和抛出都伴随着强烈的振动冲击现象，因此作为重要调速装置的轧机减速机就会受到影响。由斜齿轮减速器引起的轧制设备故障将直接影响设备的运行状态和生产的产品质量。 因此，做好机械设备状态监测和早期故障诊断尤为重要。 目前，对齿轮减速器故障状态的研究重点是斜齿轮减速器的故障识别方法，包括信息比较诊断法、参数变化诊断法、故障树分析诊断法、齿轮减速器神经网络诊断法等。故障诊断的主要信号处理方法包括信号的时频分析、小波和小波包理论、神经网络方法以及根据小波和神经网络的特点和优势发展起来的小波网络诊断。 通过实例验证了上述方法的有效性和可行性，为齿轮减速电机的诊断和研究开辟了广阔的领域。 斜齿圆柱齿轮减速器的状态监测和故障诊断在理论和工程上都有所研究，主要表现在以下几个方面: (1)首先从斜齿圆柱齿轮减速器的故障原因和内齿轮的振动数学模型入手，简要分析了齿轮减速器电机的振动特性，初步了解了齿轮减速器的故障机理。 (2)其次，采用时域分析法(参数变化诊断法)对工作状态异常的减速器进行监测，有效评估减速电机当前的工作状态，为后续诊断奠定基础。 (3)在信号频域分析中，采用FFT和ZOOM-FFT对减速电机进行故障诊断，并在此基础上揭示了常用频域分析方法在诊断和分析非平稳信号时的不足。 (4)然后，利用小波分析和小波包分析在信号去噪和弱故障特征提取方面的优势，对斜齿轮减速器复杂的振动信号进行去噪和特征提取，有效地分离和提取出淹没在减速电机振动信号中的故障信号，从而有效地对减速电机进行诊断。 (5)之后，通过神经网络技术(神经网络诊断法)，有效识别出故障斜齿轮减速器的故障模式。 http://www . ve mte . com/zhijiozhou . html

本文链接:http://www.tzffjx.com/list_16/4674.html