造紙機干燥部滾動軸承的故障診斷研究.pdf

1、造紙工業(yè)是我國關(guān)鍵的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),在我國國民經(jīng)濟(jì)中的地位不容忽視。紙作為人類工業(yè)生產(chǎn)與日常生活的基本原材料,關(guān)系到國民生活的方方面面,包括經(jīng)濟(jì)、文化、生活、國防等等。隨著社會的進(jìn)步、科技的發(fā)展,造紙機也逐漸轉(zhuǎn)向大型、寬幅和高速度的方向發(fā)展,但發(fā)展過程也受到一些制約因素的影響,如制約紙機車速上升的主要瓶頸之一就是造紙機的干燥部。同時,作為紙機傳動中關(guān)鍵部件的滾動軸承,其運行狀況的好壞直接影響到整條生產(chǎn)線的運轉(zhuǎn)情況。因此,一旦軸承發(fā)生故障,對其

2、進(jìn)行停機更換就必須實施,如果對故障軸承的更換不及時,輕者可能造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失,重者還會產(chǎn)生重大的甚至是災(zāi)難性的人員傷亡和深重的社會影響,而紙機干燥部是紙機中滾動軸承應(yīng)用規(guī)模最大的工段,所以,為了有效提高車速并保證高速紙機的安全可靠運行,對造紙機干燥部滾動軸承故障狀態(tài)的有效檢測與診斷就顯得十分必要且具有較深遠(yuǎn)的意義。
　　 本文在從理論上介紹了滾動軸承典型故障產(chǎn)生的機理的基礎(chǔ)上,圍繞滾動軸承的故障診斷問題進(jìn)行了研究,主要研究工作

3、可以總結(jié)為以下幾個方面。
　　 (1)提出了基于小波分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合進(jìn)行滾動軸承故障診斷的方案。根據(jù)小波包變換的多分辨率特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好地完成對不同模式的分類能力,建立了滾動軸承故障的智能診斷模型:首先以小波包分析作為BP網(wǎng)絡(luò)的前置處理器對振動數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,建立頻域能量特征向量;然后以這些能量特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,并根據(jù)需要構(gòu)造合適的BP網(wǎng)絡(luò)模型,完成滾動軸承故障類型的診斷。
　　 (2)通過設(shè)計實驗

4、平臺完成對滾動軸承各種運行狀態(tài)下振動數(shù)據(jù)的采集,并利用MATLAB的小波分析函數(shù)完成對這些數(shù)據(jù)的預(yù)處理,并對各組數(shù)據(jù)的能量特征向量進(jìn)行提取;然后利用MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)構(gòu)造故障診斷的BP網(wǎng)絡(luò)模型,并將其應(yīng)用于滾動軸承的故障診斷。仿真試驗結(jié)果表明利用小波分析和BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合進(jìn)行故障診斷,不但可以檢測到滾動軸承故障的存在,而且能夠比較準(zhǔn)確地識別軸承的故障類型,且具有較好的診斷效果。
　　 (3)實驗對普通BP網(wǎng)絡(luò)算法、自適應(yīng)修