煤矿机械齿轮和轴承故障诊断研究.pdf

簧蔽理工大学 工 分类号T H l 3 2 ．4 1 单位代码1 0 3 6 1 鎏上簋羞』簧 论文题目煤矿机械齿轮和轴承故障诊断研究 作者姓名曹公界 专业名称垫越王程 导师姓名王成至数援 完成时间 2 0 2 0 年l2 月1 3 日 万方数据 中图分类号一卫1 3 2 垒 ． 学科分类号丝Q 呈至 Q | | I I III II II II IUI I III II Y 3 8 0 4 0 01 论文编号 安徽理工大学 工程硕士学位论文 煤矿机械齿轮和轴承故障诊断研究 作者姓名董垒遢 专业名称 扭越王墨 研究方向蟹缒幽皇煎睦趁堑堇丕 导师姓名王虞垩夔撞 导师单位窒筮堡王太堂 答辩委员会主席值迭夔撞 论文答辩日期2 0 2 0 年1 2 月0 8 日 安徽理工大学研究生院 2 0 2 0 年1 2 月1 3 日 万方数据 R e s e a r c ho nF a u l tD i a g n o s i so fG e a r sa n d B e a r i n g so f C o a lM i n eM a c h i n e r y C a n d i d a t e S u p e r v i s o r C a oG o n g j i e P r o f ．W a n gC h e n g j u n S c h o o lo fM e c h a n i c a lE n g i n e e r i n g A n H u i U n i v e r s i t yo f S c i e n c ea n dT e c h n o l o g y N o ．1 6 8 ，T a i f e n gS t r e e t ，H u a i n a n ，2 3 2 0 0 1 ，P ．R ．C H I N A 万方数据 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及 取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方以外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得 塞邀堡王太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一 同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并 表示谢意。 学位论文作者签名日期磷P 月』目 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解塞邀望王太堂有保留、使用学位论文 的规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于 塞徽理工盘堂』学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的 复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽理工大学 可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采 用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 保密的学位 论文在解密后适用本授权书 粕黻储鹤唰将嗍抛啤M 心日 导师签名 蚓专 签字日期劫Ⅻ年f 二月I f 曰 万方数据 摘要 摘要 本文针对煤矿机械传动系统内部的齿轮和轴承相关组件的故障进行诊断研 究。通过相关资料了解了目前国内外在这方面的发展历程和发展现状，分析了当 下的故障检测和分析系统内部存在的不足，讨论了在以后的研究工作中应该给予 的调整和改变。煤矿是一个低速机械传动装置，重型车型在恶劣的环境下正常工 作，因此齿轮系统和滚动轴承振动机理和失效机理需要注意。本文的研究对象即 在此条件下工作的采煤机械系统内部齿轮和轴承，可采用的多种信号处理方法有 时域振动分析、频谱分析、功率谱分析、小波分析等。本文重点进行了波谱分析， 并建立故障与振动信号对应的模型，配以实现模型的自动匹配和计算设计了人工 神经网络系统。在该神经网络建模的基础上，以齿轮箱故障的敏感参数为网络模 型的输入信息，用B P 神经网络模仿齿轮箱的多故障状态，以此对齿轮和轴承的 故障诊断时，取得了较好的分类结果。分析采煤机械齿轮和轴承故障类型与原因 后，将振动信号作为检测故障的依据，以频域分析法作为判断煤矿机械故障类型 的方法，简化了分析过程。研究表明，本次研究的方法适用于对采煤机械故障诊 断，并具有重要的实用价值。 图[ 3 0 ] 表【5 ] 参[ 8 1 】 关键词煤矿机械；轴承；齿轮；故障诊断 分类号T H l 3 2 ．4 1 万方数据 安徽理工大学硕士学位论文 I I 万方数据 A b s t r a c t I n t h i sp a p e r , t h ef a u l td i a g n o s i so fg e a ra n db e a r i n gr e l a t e dc o m p o n e n t si nc o a lm i l l e m a c h i n e r yt r a n s m i s s i o ns y s t e mi ss t u d i e d ．T h r o u g ht h er e l e v a n ti n f o r m a t i o n ，t h ed e v e l o p m e n t h i s t o r ya n dc u r r e n ts i t u a t i o ni nt h i sf i e l da th o m ea n da b r o a da r eu n d e r s t o o d ，t h es h o r t c o m i n g so f t h ec u r r e n tf a u l td e t e c t i o na n da n a l y s i ss y s t e ma r ea n a l y z e d ，a n dt h ea d j u s t m e n t sa n dc h a n g e st h a t s h o u l db eg i v e ni nt h ef u t u r er e s e a r c hw o r ka r ed i s c u s s e d ．C o a lm i l l ei sal o w - s p e e dm e c h a n i c a l t r a n s m i s s i o nd e v i c e ，a n dh e a v yv e h i c l e sw o r kn o r m a l l yi nh a r s he n v i r o n m e n t , S Ot h ev i b r a t i o n m e c h a n i s ma n df a i l u r em e c h a n i s mo fg e a rs y s t e ma n dr o l l i n gb e a t i n gn e e da t t e n t i o n ．T h er e s e a r c h o b j e c to ft h i sp a p e ri st h ei n t e r n a lg e a r sa n db e a r i n g so fc o a lm i n i n gm a c h i n e r ys y s t e mw o r k i n g u n d e rt h i sc o n d i t i o n ．V a r i o u ss i g n a lp r o c e s s i n gm e t h o d sC a nb eu s e d , s u c ha st i m ed o m a i nv i b r a t i o n a n a l y s i s ，f r e q u e n c ys p e c t r u ma n a l y s i s ，p o w e rs p e c t r u ma n a l y s i s ，w a v e l e ta n a l y s i sa n dS Oo n ．T h i s p a p e rf o c u s e so nt h es p e c t r u ma n a l y s i s ，e s t a b l i s h e st h em o d e lc o r r e s p o n d i n gt ot h ef a u l ta n d v i b r a t i o ns i g n a l ，a n dr e a l i z e st h ea u t o m a t i cm a t c h i n ga n dc a l c u l a t i o no ft h em o d e l ，a n dd e s i g n st h e a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r ks y s t e m ．O nt h eb a s i so ft h en e u r a ln e t w o r km o d e l i n g ，t h es e n s i t i v e p a r a m e t e r so fg e a r b o xf a u l ta l et a k e na st h ei n p u ti n f o r m a t i o no ft h en e t w o r km o d e l ．T h eB Pn e u r a l n e t w o r ki su s e dt os i m u l a t et h em u l t if a u l ts t a t eo ft h eg e a r b o x ，S Oa st oa c h i e v eb e t t e rc l a s s i f i c a t i o n r e s u l t sf o rt h ef a u l td i a g n o s i so fg e a r sa n db e a r i n g s ．A f t e ra n a l y z i n gt h ef a u l tt y p e sa n dc a u s e so f g e a r sa n db e a r i n g so fc o a lm i n i n gm a c h i n e r y , t h ev i b r a t i o ns i g n a li st a k e na st h eb a s i so ff a u l t d e t e c t i o n , a n dt h ef r e q u e n c yd o m a i na n a l y s i sm e t h o di su s e dt od e t e r m i n et h ef a u l tt y p eo fc o a l m i n i n gm a c h i n e r y , w h i c hs i m p l i f i e st h ea n a l y s i sp r o c e s s ．R e s e a r c hs h o w st h a tt h em e t h o do ft h i s s t u d yi ss u i t a b l ef o rf a u l td i a g n o s i so fc o a lm i n i n gm a c h i n e r y , a n dh a si m p o r t a n tp r a c t i c a lv a l u e ． F i g u r e [ 3 0 】t a b l e [ 5 】r e f e r e n c e [ 81 】 K e y W o r d s c o a lm i n i n gm a c h i n e r y ；b e a r i n g ；g e a r ；f a u l td i a g n o s i s C h i n e s eb o o k sc a t a l o g T H13 2 ．41 ⅡI 万方数据 安徽理工大学硕士学位论文 I V 万方数据 目录 目录 摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯I A b s t r a c t ．⋯．．．．．．．．．．．⋯．．．．．⋯．．⋯．．⋯⋯．．．⋯⋯．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．⋯．．．．⋯．．．．．．．⋯．⋯．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．⋯I I I 目 录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一V C o n t e n t s ．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．⋯．．⋯．⋯．．⋯．⋯．．．．⋯．⋯．．⋯．⋯．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．⋯．⋯⋯．⋯．．．．．．．．．．．．I X 1 绪 论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 l ，l 选题背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 1 ．2 课题发展状况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 1 ．3 论文主要内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 2 煤矿机械齿轮和轴承故障诊断原理及信号特性参数分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．7 2 ．1 齿轮故障诊断原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7 2 ．1 ．1 齿轮常见故障分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7 2 ．1 ．2 建立数学模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 0 2 ．1 ．3 齿轮啮合刚度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 1 2 ．1 ．4 齿轮的故障特点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11 2 ．1 ．5 齿轮故障检测频率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 2 2 ．1 ．6 齿轮振动调制效应⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 2 2 ．2 滚动轴承诊断基础分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 3 2 ．2 ．1 滚动轴承常见故障分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 3 2 ．2 ．2 滚动轴承的振动剖析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 5 2 ．2 ．3 轴承故障案例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 5 2 ．3 齿轮与轴承的典型故障信号分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 6 2 ．3 ．1 齿轮无故障状态分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 7 2 ．3 ．2 断齿⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯17 2 ．3 ．3 齿轮均匀磨损分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 8 2 ．3 ．4 齿形误差⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 8 2 ．3 ．5 滚动轴承点蚀和疲劳剥落分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 9 2 ．4 本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 9 V 万方数据 安徽理工大学硕士学位论文 3 煤矿机械系统中的齿轮和轴承故障信号的测试与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 l 3 ．1 振动信号测试的任务分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 1 3 ．2 振动信号测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 l 3 ．2 ．1 齿轮和轴承振动的测试定位⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2 1 3 ．2 ．2 振动测试流程分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2l 3 ．2 ．3 基于S 1 M 3 2 的便携式信号采集系统分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 2 3 ．3 振动信号的理论分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 8 3 ．3 ．1 齿轮箱振动信号时域分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2 8 3 ．3 ．2 齿轮箱振动信号频域分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2 9 3 ．3 ．3 小波分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3 0 3 ．4 本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 3 4 齿轮和轴承故障信号的提取及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 5 4 ．1 齿轮和轴承故障的模拟试验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 5 4 ．1 ．1 典型故障试验装置简介及主要参数介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3 5 4 ．1 ．2 典型故障试验设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3 7 4 ．2 齿轮与轴承典型故障信息的特征频率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 7 4 ．3 敏感参数选择与提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 9 4 ．4 振动信号时频域的特征分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 l 4 ．4 ．1 直齿工况l 正常状态⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4 l 4 ．4 ．2 直齿工况2 的故障诊断⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4 l 4 ．4 ．3 直齿工况6 的故障诊断⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4 3 4 ．5 啮合齿轮传动测试及失效分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 5 4 ．5 ．1 啮合齿轮传动的测试方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4 5 4 ．5 ．2 啮合齿轮传动的测试结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4 6 4 ．5 ．3 失效分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4 8 4 ．6 本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 9 5 神经网络系统在齿轮箱故障模式识别分析的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 1 5 ．1 神经网络与故障模式的应用识别分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 l 5 ．1 ．1 常用模式识别方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5 l V I 万方数据 目录 5 ．1 ．2 神经网络在故障模式识别中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5 1 5 ．2 齿轮箱故障模式识别模型结构确定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 3 5 ．2 ．1 神经网络模型确定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5 3 5 ．2 ．2 输入层与输出层确定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5 3 5 ．2 ．3 隐含层数和隐含层内节点数确定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5 3 5 ．3 本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 4 6 总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 5 6 ．1 研究总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 5 6 ．2 工作展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 5 参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5 7 致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．6 3 作者简介及读研期间主要科研成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．6 5 V Ⅱ 万方数据 安徽理工大学硕士学位论文 V ⅡI 万方数据 C o n t e n t s A b s t r a c t ．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．I A b s t r a c t ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．I I I C c I n t e n t s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一V C o n t e n t s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯．．I X 1I n t r o d u c t i o n ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 1 ．1 B a c k g r o u n da n ds i g n i f i c a n c eo f t o p i cs e l e c t i o n ⋯．⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．1 1 ．2 T h ed e v e l o p m e n ts t a t u so f t h es u b j e c t ⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯．．．⋯⋯⋯．．⋯．．3 1 ．3 T h em a i nc o n t e n to f t h e p a p e r ．．．．．⋯⋯．⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．．⋯⋯⋯5 2F a u l td i a g n o s i sp r i n c i p l ea n ds i g n a lc h a r a c t e r i s t i cp a r a m e t e ra n a l y s i so fc o a l m i n em a c h i n e r yg e a r sa n db e a t i n g s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7 2 ．1 P r i n c i p l e so f G e a rF a u l tD i a g n o s i s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7 2 ．1 ．1A n a l y s i so fc o m m o nf a i l u r e so fg e a r s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7 2 ．1 ．2B u i l d i n gam a t h e m a t i c a lm o d e l ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 0 2 ．1 ．3G e a rm e s h i n gs t i f f n e s s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11 2 ．1 ．4F a i l u r ec h a r a c t e r i s t i c so f g e a r s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一11 2 ．1 ．5G e a rf a u l td e t e c t i o n 仃e q u e n c y ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 2 2 ．1 ．6G e a r v i b r a t i o nm o d u l a t i o ne f f e c t ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1 2 2 ．2B a s i ca n a l y s i so f r o l l i n gb e a t i n gd i a g n o s i s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯．⋯．⋯1 3 2 ．2 ．1A n a l y s i so f c o m m o nf a i l u r e so f r o l l i n gb e a r i n g s ⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯．1 3 2 ．2 ．2V i b r a t i o na n a l y s i so f r o l l i n gb e a r i n g s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1 5 2 ．2 ．3B e a r i n gf a i l u r ec a s e s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 5 2 ．3A n a l y s i so f t y p i c a lf a u l ts i g n a l so f g e a r sa n db e a r i n g s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 6 2 ．3 ．1A n a l y s i so f t h eg e a rw i t h o u tf a i l u r es t a t e ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 7 2 ．3 ．2B r o k e nt o o t h ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 7 2 ．3 ．3G e a ru n i f o r mw e a l “ a n a l y s i s ⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．18 2 ．3 ．4T o o t hp r o f i l ee r r o r ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．18 2 ．3 ．5A n a l y s i so f c o r r o s i o na n df a t i g u es p a l l i n go f r o l l i n gb e a r i n g s ⋯⋯．1 9 I X 万方数据 安徽理工大学硕士学位论文 2 ．4S u m m a r yo f t h i sc h a p t e r ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1 9 3T e s ta n da n a l y s i so fg e a ra n db e a r i n gf a u l ts i g n a l si nc o a lm i n em a c h i n e r y s y s t e m ⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯．- ．．．2 1 3 ．1T a s ka n a l y s i so f v i b r a t i o ns i g n a lt e s t ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 1 3 ．2V i b r a t i o ns i g n a lt e s t ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯．⋯⋯⋯．．．．⋯2 1 3 ．2 ．1T e s tp o s i t i o n i n go f g e a ra n db e a r i n gv i b r a t i o n ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 1 3 ．2 ．2A n a l y s i so f v i b r a t i o nt e s tp r o c e s s ．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 1 3 ．2 ．3A n a l y s i so f ap o r t a b l es i g n a la c q u i s i t i o ns y s t e mb a s e do nS T M 3 2 ．2 2 3 ．3T h e o r e t i c a la n a l y s i so f v i b r a t i o ns i g n a l s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯2 8 3 ．3 ．1T i m ed o m a i na n a l y s i so f g e a r b o xv i b r a t i o ns i g n a l ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．2 8 3 ．3 ．2F r e q u e n c yd o m a i na n a l y s i so f g e a r b o xv i b r a t i o ns i g n a l ⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 9 3 ．3 ．3W a v e l e ta n a l y s i s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯．．3 0 3 ．4S u m m a r yo f t h i sc h a p t e r ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯．3 3 4E x t r a c t i o na n da n a l y s i so f g e a ra n db e a r i n gf a u l ts i g n a l s ⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯．⋯⋯⋯．3 5 4 ．1S i m u l a t i o nt e s to f g e a ra n db e a r i n gf a i l u r e ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 5 4 ．1 ．1I n t r o d u c t i o no ft y p i c a lf a i l u r et e s te q u i p m e n ta n di n t r o d u c t i o no f m a i np a r a m e t e r s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯．⋯3 5 4 ．1 ．2T y p i c a lf a i l u r et e s td e s i g n ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3 7 4 ．2C h a r a c t e r i s t i cf r e q u e n c yo f f a u l ti n f o r m a t i o no f g e a r sa n db e a t i n g s ．．．．．．．．．3 7 4 ．3S e l e c t i o na n de x t r a c t i o no f s e n s i t i v ep a r a m e t e r s ⋯．⋯．⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 9 4 ．4C h a r a c t e r i s t i ca n a l y s i so f v i b r a t i o ns i g n a lt i m ea n df r e q u e n c yd o m a i n ⋯．．4 1 4 ，4 ．1S t r a i g h tt o o t hc o n d i t i o n1n o r m a ls t a t e ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．4 1 4 ．4 ．2F a u l td i a g n o s i so fs p u rg e a rc o n d i t i o n ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 1 4 ．4 ．3F a u l td i a g n o s i sf o rs t r a i g h tt o o t hc o n d i t i o n ．．．．．．⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．．．⋯．．⋯一4 3 4 ．5M e s h i n gg e a rt r a n s m i s s i o nt e s ta n df a i l u r ea n a l y s i s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4 5 4 ．5 ．1T e s tm e t h o df o rm e s h i n gg e a rt r a n s m i s s i o n ⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 5 4 ．5 ．2T e s tr e s u l t so fm e s h i n gg e a rt r a n s m i s s i o n ⋯．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯．．．．．．．．．4 6 4 ．5 ．3F a i lo f e f f i c i t i o na n a l y s i s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 8 4 ．6S u m m a r yo f t h i sc h a p t e r ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯．⋯⋯4 9 X 万方数据 5A n a l y s i so fG e a r b o xF a u l tP a R e mR e c o g n i t i o ni nt h eA p p l i c a t i o no fN e u r a l N e t w o r k ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．5 1 5 ．1A p p l i c a t i o ni d e n t i f i c a t i o na n da n a l y s i so fn e u r a ln e t w o r k sa n df a i l u r e m o d e s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．51 5 ．1 ．1C o m m o np a R e mr e c o g n i t i o nm e t h o d s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 1 5 ．1 ．2A p p l i c a t i o no f n e u r a ln e t w o r ki nf a u l tp a t t e r nr e c o g n i t i o n ⋯⋯⋯⋯．51 5 ．2S t r u c t u r ed e t e r m i n a t i o no f g e a r b o xf a u l tp a a e mr e c o g n i t i o nm o d e l ．．⋯．⋯5 3 5 ．2 ．1N e u r a ln e t w o r km o d e ld e t e r m i a a t i o n ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5 3 5 ．2 ．2I n p u tl a y e ra n d o u t p u tl a y e rd e t e r m i n a t i o n ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．5 3 5 ．2 ．3D e t e r m i n a t i o no ft h en u m b e ro f h i d d e nl a y e r sa n dt h en u m b e ro f n o d e si nt h eh i d d e nl a y e r ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．5 3 5 ．3S u m m a r yo f t h i sc h a p t e r ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。5 4 6C o n c l u s i o n sa n dP r o s p e c t s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．5 5 6 ．1R e s e a r c hS u m m a r y ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 5 6 ．2P r o s p e c t s ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 5 R e f e r e n c e ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5 7 T h a n k ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．6 3 R r i e fi n t r o d u c t i o no ft h ea u t h o ra n dm a i nr e s e a r c ha c h i e v e m e n t sd u r i n gh i s p o s t g r a d u a t es t u d y ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6 5 X 1 万方数据 安徽理工大学硕士学位论文 万方数据 1绪论 1 绪论 1 ．1 选题背景及意义 随着科技的发展，交通和煤炭等相关产业中都开始采用较为自动化的作业方 式，于是采用了各种各种各样的施工设备，而在施工设备中较为重要的一个部分 就是机械传动系统【l 】。机械传动系统是施工设备的基础，没有机械传动系统施工 设备往往就会无法运行【2 】。随着各种产业的发展，对于机械传动系统也提出了各 种各样的要求。首先机械传动系统需要具有更高的自动化特性，这是当前对于生 产力的要求，也是各种产业对于更高的生产效率的需求；第二机械传动系统需要 有更高的精密度，这是当前产业对于生产质量要求，各种产业都需要朝着高质量 的方向发展，因此传动系统在其精密程度上需进一步提出高要求；第三机械传动 系统需要朝着智能化的方向发展，这是目前的时代发展的需要，也是产业对于生 产效率和生产质量的要求决定的，为有效提高生产的速度和精密度，可采用智能 化控制方式，同时微控制器的发展也为此提供了很大的发展空间；第四机械传动 系统的发展应响应绿色节能环保的生产发展方向，这是当前时代和社会发展决定 的[ 3 - 4 1 。资源日益匮乏的今