轧钢机振动信号分析与故障诊断方法研究

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1、沈阳工业大学硕士学位论文轧钢机振ࣘ信号分析与故障诊断方法研究RollingMillVibrationAnalysisandFaultDiagnosisMethods夏冰新机械工程学院作者：单位：指导教师：陈长征教授单位：沈阳工业大学协ࣙ指导教师：单位：单位：论文答辩日期：2015年03月01日学位授予单位：沈阳工业大学摘要䘁ᒤ来，钢铁需求н断增࣐，全球钢铁行业н断发展DŽ䖗钢机作Ѫ钢厂的ѫ要生产设备，一ᰖ发生故障会䙐ᡀ巨大㓿济损失，因↔ሩ䖗钢机进行故障诊断研ウ极ާ必要性和䟽大的意ѹDŽ本文ሩ䖗钢机的常㿱故障进行了特ᖱ࠶析DŽ䖗钢机的振ࣘ故障ѫ要有四钟，而轴᢯

2、故障是四大故障之一，然ਾѫ要࠶析了䖗钢机滚ࣘ轴᢯失效的表⧠和原因ǃ䖗钢机滚ࣘ轴᢯的工作特点DŽ本文提ࠪ了一种ᯠ的基于振ࣘ࠶析的故障诊断方法，基于小波包࠶析和奇异谱࠶析相结合最ਾ利用支持向䟿机的故障诊断方法DŽ首，采用适用于非ᒣ稳ǃ非线性的小波包࠶析方法进行信ਧ的降噪处理，䘉种方法ਟԕ有效去除混杂在原始信ਧ中的ᒢ扰信ਧ，降վ䖗钢机滚ࣘ轴᢯故障诊断时的误差，并采用MATLAB䖟Ԧሩ直流电机驱ࣘ的䖗机䖗辊轴᢯故障进行仿真࠶析，验证降噪的效果，接л来ሩ䖗钢机滚ࣘ轴᢯故障振ࣘ信ਧ进行降噪处理DŽަ次，䪸ሩ于䖗钢机滚ࣘ轴᢯ਈ载荷ǃਈ䖜䙏的工作特点，采用了奇异谱࠶析(SS

3、A)方法，一种振ࣘ信ਧ的简单的时间序ࡇ故障特ᖱ提ਆ方法DŽ䘉种方法在࠶析时很容易ᇎ⧠，它把信ਧ࠶解ᡀ一系ࡇѫ要部࠶，用ަሩ䖗钢机滚ࣘ轴᢯故障振ࣘ信ਧ进行提ਆ故障特ᖱ，࠶别ሩ∄ަ能䟿谱о奇异谱和н਼载荷л的奇异谱，然ਾ选ਆ能清楚区࠶滚ࣘ轴᢯故障状ᘱ的奇异值作Ѫ故障特ᖱDŽ在最ਾ，建立一个最优支持向䟿机模型，把к一↕选ਆࠪ来的特ᖱ值作Ѫ支持向䟿机的输入，࠶别用滚ࣘ轴᢯↓常状ᘱǃ轴᢯内圈故障ǃ轴᢯外圈故障和滚ࣘ体故障的振ࣘ信ਧ特ᖱሩ支持向䟿机进行䇝㓳，ᖃަ收敛时进行故障诊断DŽ验证结果显示，该方法н仅ਟԕ准确ǃ有效地ሩ䖗钢机滚ࣘ轴᢯工作状ᘱ进行诊断，䘈能࠶析ࠪަ故

4、障类型DŽ关键词：䖗钢机滚ࣘ轴᢯，故障诊断，小波包࠶析，奇异谱࠶析，支持向䟿机IAbstractInrecentyears,theincreasingdemandforsteelcausesthecontinuousdevelopmentoftheglobalsteelindustry.Itwillcausehugeeconomiclosseswhenrollingmillintheeventoffailureasthemainproductionequipment.Forthat,theresearchonfaultdiagnosisofrolling

5、millhastheessentialandsignificancemeaning.Inthispaper,characteristicsofcommonfaultsofrollingmillarepresented.Bearingfailureisoneofthefourmajorfaultofrollingmill,andmainlyanalyzedtheperformanceandfailuremodesoftherollingmillbearings,thecharacteristicsofrollingmillbearingandworkin

6、genvironment.Anewfaultdiagnosismethodbasedonwaveletpacketanalysis,singularspectrumanalysisandSupportvectormachine(SVM)onvibrationanalysisisproposed.Themethodadoptsthewaveletpacketde-noisingmethodfornoisereductionprocessingwhichsuitablefornonstationaryandnonlinearproperties.Thism

7、ethodcaneffectivelygetridoftheinterferencesignalmixedintheoriginalsignal,andreducetheerrorofthefaultdiagnosis.Inordertoprovetheeffectofnoisereduction,thepaperpresentsasimulationoftherollingmillrollbearingfailuredrivenbyDCmotorbasedonthesoftwareMATLAB.Thewaveletpacketde-noisingme

8、thodisusedtodenoiserollingmillbearings.Asthecha