破碎机械故障智能诊断系统的开发

摘要

破碎机械广泛应用于各工业领域的散料处理系统中，属于散料处理系统中的重要设备。破碎机械破碎物料过中，有冲击、磨损等故障发生，由于故障的复杂性以及部件运动形式的多样性，因为破碎机械是重载冲击类的机械设备，实际生产中故障率高且维修工期长。随着机械故障诊断技术的飞速发属，破碎机械急需专业化、性能可靠、确诊率高、智能化的智能诊断系统，以减人工主少观判断故障的误差及减少对专业技术人员的需求。因此，建立可靠的专用性智能诊断系统，保证破碎机械平稳运行，对于各工业领域的散料处理系统具有重要的现实意义。 机械故障智能诊断过程主要包括三个步骤:振动信号的采集及分析，对振动特征信息的提取，分析故障机理，由故障机理的振动特征值对故障进行模式识别。整个过程中的振动信号采集是基础，特征提取是关键，将直接影响模式识别的准确性和可靠性，故障模式识别是结果。 本文以破碎机械为研究对象，分析破碎机械的结构，研究破碎机械的故障机理及故障特征。通过采集几类常见的破碎机械的故障样本，对样本进行幅域信号、时域信号、频域信号等分析，在信号处理后进行特征提取，利用改进BP神经网络，确定神经网络的学习方法，通过采集的样本对神经网络的训练，从而建立智能诊断系统。 本文的实际意义是在于针对破碎机械，通过振动的特征分析及特征提取，利用神经网络，开发专用的智能诊断系统，目的减少人工主观判断及对专业技术人才的需求，智能可以自动完成特征提取以及故障识别，提高故障智能诊断的识别率与稳定性。

目录

摘要

第1章绪论

1．1课题研究的目的、背景和意义

1．2国内外故障诊断的研究现状

1．2．1国外破碎机械的故障诊断研究现状

1．2．2国内破碎机械的故障诊断研究现状

1．3关键技术

1．4本文主要章节内容与结构

第2章信号采集、分析与神经网络

2．1破碎机械的系统

2．1．1振动系统

2．1．2振动相关参数

2．1．3转子系统模型

2．2信号采集及故障检测

2．2．1信号分类及采样定理

2．2．2信号检测和采集

2．3信号的分析及其数据图

2．3．1幅值分析

2．3．2时域分析

2．3．3频域分析

2．2．4信号数据图

2．4基于神经网络的故障诊断

2．4．1智能诊断理论

2．4．2神经网络构成

2．4．3 BP神经网络

2．5本章小结

第3章破碎机械故障的特征分析及算法

3．1破碎机械的结构和主要参数

3．1．1破碎机械的结构

3．1．2破碎机械的主要参数

3．2破碎机械常见故障类别及其故障特征

3．2．1不平衡的故障特征

3．2．2不对中的故障特征

3．2．3转轴裂纹的故障特征

3．2．4配合过盈不足的故障特征

3．2．5支承松动的故障特征

3．3信号检测及特征分析

3．3．1信号的采集和预处理

3．3．2信号的幅值分析

3．3．3信号的时域分析

3．3．4信号的频域分析

3．4改进算法及神经网络的学习流程

3．4．1 BP神经网络的改进算法

3．4．2改进学习过程流程图和步骤

3．5本章小结

第4章破碎机械智能诊断系统及测试

4．1系统的总体设计和诊断过程

4．1．1总体设计

4．1．2诊断过程

4．2转子试验台及采集系统

4．2．1转子试验台

4．2．2硬件选择及布置

4．2．3采集方案

4．3智能诊断系统

4．3．1神经网络模型

4．3．2神经网络训练

4．4系统测试

4．5本章小结

结论与展望

参考文献

致谢

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