电牵引采煤机摇臂高速区齿轮冲击特性研究

为构建电牵引采煤机摇臂故障诊断和状态监测的力学基础,研究摇臂齿轮传动系统在冲击载荷下的动态特性,建立了摇臂定轴减速器齿轮传动系统的动力学模型。基于摇臂高速区齿轮更容易发生故障的特点,以高速齿轮作为算例,分析了高速齿轮的动态特性。为了更准确地反映齿轮的动态特性,模型仿真时考虑到了齿轮啮合刚度的时变特性。研究结果表明,冲击载荷给齿轮系统的转速和动载荷带来突变,导致了齿轮故障的发生,同时冲击载荷影响齿轮的振动信号幅值,其傅里叶频谱复杂,给摇臂的故障诊断和状态监测增加了难度。     

基于双树复小波变换和奇异谱熵的采煤机摇臂轴承故障诊断

该文提出基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断方法,对振动信号进行双树复小波变换(Double Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT),将原始振动信号分解为不同频带的7层信号;针对各频带信号,结合奇异谱熵实现从信号奇异成分能量分布角度的故障特征量化提取,通过分析比较各频带奇异谱熵,可实现采煤机摇臂滚动轴承故障准确诊断。     

基于EMD能谱熵和概率神经网络的采煤机摇臂齿轮故障诊断

采煤机摇臂齿轮是采煤机故障高发区,对其进行故障诊断研究可提高摇臂可靠性,提高工效。结合摇臂工作特点,提出基于EMD能谱熵和概率神经网络的齿轮故障诊断方法,提取振动信号EMD分解的前9个IMF分量的能谱熵作为故障特征信息,并将其作为概率神经网络的输入向量进行齿轮故障的分类与识别。结果证明该方法可实现齿轮故障准确诊断,是一种有效的摇臂齿轮故障诊断方法。     

偏心故障下采煤机摇臂传动系统动力学仿真研究

论文以某采煤机摇臂传动系统为研究对象,在UG中建立该齿轮传动系统样机模型,利用ADAMS对齿轮传动系统进行动力学仿真分析。获得摇臂传动系统的高速齿轮在正常、几何偏心1mm和几何偏心2mm不同故障下的啮合力的时域和频域曲线,研究结果表明:随着偏心程度的增加,在时域中啮合力有明显的周期性冲击且对应幅值变大,在频域中啮合频率幅值逐渐减小,而边频带的幅值和密集程度逐渐增加,并引用边带啮合频率幅值比表征这个故障程度。     

输送机减速器齿轮故障分析

分析了输送机减速器齿轮的故障特点,通过减速器齿轮产生振动、噪声的机理研究,建立了齿轮振动模型。最后通过频谱分析和调制的方法实现齿轮的故障诊断。在频谱分析中,边频带提供了轮齿故障存在的重要信息,边频带的能量为调制后增加的能量,这部分能量的大小反映齿轮故障程度。     

质量偏心故障下采煤机摇臂传动系统动态特性

以采煤机摇臂传动系统模型为研究对象,应用ADAMS软件对齿轮存在质量偏心故障的工况进行动力学仿真,得到了高速齿轮在质量偏心分别为0.00,0.05,0.10 kg三种故障下旋转角加速度的时域和频域曲线。对仿真数据分析得知:齿轮质量偏心故障对传动系统的启动具有重要影响,主要原因是由于启动阶段电机输入的加速度与质量偏心造成的离心力相互耦合作用的结果;对角加速度进行频谱分析发现,随着质量偏心故障的加重,系统一级啮合频率对角加速度的影响不断加大,并且角加速度幅值也明显增大,但是二级啮合频率对故障齿轮角加速度的影响却逐渐减小。本研究结果对采煤机摇臂系统的设计和应用具有一定的指导意义。     

基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断研究

针对采煤机摇臂轴承故障频发,严重影响采煤工作面安全生产的现状,进行了基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断研究。为准确识别采煤机摇臂轴承故障,采用集合经验模态分解方法(EEMD)对原始振动信号进行分解,提取前8个本征模态函数的能量占信号总能量的比例作为故障特征信息,并输入到支持向量机(SVM)进行故障模式识别。试验结果表明,结合集合经验模态分解和支持向量机的故障诊断方法,适用于处理采煤机摇臂轴承产生的非平稳、非线性振动信号,总体故障识别率达到88.33%,可实现轴承故障的准确诊断。     

基于小波神经网络的采煤机摇臂故障诊断的研究

针对采煤机机械系统故障信号诊断的问题,在小波分析和神经网络的基础上,采用了一种基于小波神经网络诊断采煤机摇臂故障的方法。根据摇臂振动的信号通过小波分析检测出信号奇异点和突变情况,利用小波基函数作为小波神经网络的激励函数对故障信号做进一步的诊断,判断出故障特点和程度。结果证明此方法在故障诊断中的诊断准确率较高。     

采煤机摇臂齿轮箱振动信号及故障类型分析

采煤机的摇臂齿轮箱是经常发生故障的典型部件。针对该部件的故障现象,分析研究了齿轮振动机理,以及由齿轮各种失效导致的齿轮振动信号调制原理,同时介绍了齿轮及滚动轴承不同失效形式引起的各种故障类型,进而为确定故障位置以及故障形式提供了理论依据,从而能够预知引起振动信号变化的故障因素,预防事故的发生,提高摇臂齿轮箱工作的可靠性,进一步提高采煤机工作效率和产量。     

基于ANSYS的采煤机摇臂传动系统可靠性分析

对采煤机摇臂传动系统中的齿轮对进行非线性动力学分析,采用有限元软件ANSYS模拟实际工况下传动系统中的齿轮啮合情况,以获取齿轮的应力应变分布图,提取出传动系统中的危险部位的应力谱,通过应力谱分析齿轮的疲劳可靠性,依据可靠性分析原理,基于MATLAB软件对采煤机摇臂传动系统的疲劳可靠性进行分析,并对比其他几种可靠性分析方法并结合实验结果,表明通过疲劳可靠性分析优化设计采煤机摇臂传动系统是一种可靠、实用的优化设计法。     

采煤机摇臂减速箱齿轮传动系统动力学仿真

为了分析采煤机摇臂减速箱齿轮动态啮合力及其振动特性,首先运用UG5.0建模软件建立齿轮传动系统三维模型并将其导入ADAMS软件中,在ADAMS环境下建立齿轮传动系统动力学仿真模型,对模型设置接触参数。利用井下实测电流计算出采煤机截5轴齿轮所受截割扭矩并在该环境中加载于截5轴齿轮上,对模型进行动力学仿真并进行结果分析,得出各级齿轮受到的啮合力及其运动状态。     

不同侧隙下采煤机摇臂齿轮传动系统的研究

针对采煤机摇臂齿轮传动装置的非线性振动情况,考虑齿轮传动系统与整机的扭振特性,完成了采煤机摇臂齿轮整体数学建模,分析了不同齿轮间隙与每个齿轮角加速度的关系。结果表明:要降低摇臂齿轮传动系统的扭振程度,应该缩小齿侧间隙,并缩小齿轮的加工及安装误差。     

小波和神经网络在采煤机故障诊断中的应用

进行采煤机截割部齿轮传动系统的振动测试,采用小波变换对振动信号进行去噪处理,经过小波去噪后的振动信号作为BP网络的输入,采用三层BP神经网络结构对采煤机截割部齿轮传动系统的故障进行了趋势预测,取得了满意的诊断效果。     

基于盲源分离的采煤机摇臂轴承故障诊断方法

针对采煤机摇臂轴承故障,介绍了一种基于盲源分离算法的轴承故障识别方法。该方法采用优化滑动平均长度,以最大信噪比为目标函数对振动信号进行盲源分离,分离后的信号进一步加速度包络处理,信号特征可用于识别轴承故障。通过采煤机摇臂加载试验台进行试验验证,采集采煤机摇臂两个不同部位的振动加速度信号,运用该方法对振动信号进行处理后判别故障类型和位置。结果表明：与单纯的加速度包络法相比较,该方法处理后的信号特征更加明显,对轴承部位的识别率较高。研究结果对于采煤机摇臂的故障预测具有较好地效果,能够进一步提高采煤机在故障领域方面的智能化。     

基于BP神经网络的采煤机摇臂异声故障诊断技术研究

通过检测摇臂的振动参数,采集数据信息,通过BP神经网络的处理方法,对采煤机摇臂故障部位进行预测和准确定位,提高摇臂异音问题的处理速度,增强采煤机运转的可靠性。     

SL750采煤机摇臂传动系统分析

对SL750采煤机摇臂传动系统的结构特点进行了分析,计算出了各齿轮的转速及滚筒转速。通过对传动系统中各齿轮接触强度及弯曲强度的计算,分析出摇臂中强度薄弱的环节。     

基于振动与声发射融合的采煤机截割部故障诊断研究

采煤机截割部传动齿轮的工作状态影响着传动系统的工作效率。对齿轮故障监测与诊断进行研究,采用CATIA建立故障齿轮模型,利用仿真软件ADAMS与COMSOL仿真齿轮啮合瞬间产生的振动与声发射信号,对信号进行特征提取,采用BP神经网络对采煤机截割部齿轮故障进行诊断。仿真结果表明,振动与声发射融合对微小齿轮裂纹的识别具有较高准确性,对采煤机故障诊断具有一定的指导意义。     

采煤机作业时摇臂齿轮箱故障分析及诊断技术研究

以7LS06型采煤机摇臂齿轮箱为对象,在对齿轮箱主要结构进行介绍的基础上,分析了齿轮箱常见的故障问题,其中齿轮和轴承的故障问题最为显著。对齿轮和轴承工作时的振动机理及其常见故障类型进行了详细的介绍。引起齿轮和轴承振动的原因包含2方面：(1)结构件的工作原理决定;(2)结构件表面存在故障缺陷,从而改变结构原有的振动状态。可以对齿轮和轴承的振动信号进行分析,从而判断其是否存在缺陷故障。利用振动测试平台对摇臂齿轮箱的振动状态进行实际测验,并将测验结果与实际结果对比,验证了故障诊断技术的科学性与合理性。     

基于轻量化的采煤机摇臂动态设计新方法

针对目前采煤机摇臂普遍存在的经验设计及过设计问题,基于商用有限元软件,建立MG500/1180-WD采煤机摇臂有限元模型,利用Lanczos法提取低阶模态。通过试验模态分析,以固有频率一致性作为判定指标,对摇臂有限元模型合理性进行验证。考虑摇臂内部齿轮传动系统啮合谐波频率成分,对摇臂进行区间频率谐响应分析。以壁厚为设计变量,以动态特性改善及轻量化为原则,提出摇臂结构改进方案。结果表明:采煤机摇臂主要振动形式为电动机壳体及行星头的弯曲扭转振动;摇臂过设计主要集中于壳体中部;在满足内部传动系统安装位置要求下,首先满足轻量化及良好动态特性要求,后对采煤机进行强度刚度校核及疲劳分析。本研究可为采煤机摇臂动态设计提供依据。     

采煤机传动系统故障诊断的仿真实现

用AutoCAD实现了采煤机传动系统的三维实体造型,用VisualC++,VisualLISP等工具完成了主轴箱轴承、齿轮、轴等部位在运行中出现故障时的立体动画,经实时振动信号检测以及信号处理(统计处理、频谱分析、小波分析等)后提取出故障特征,再经人工神经网络、模糊决策等手段进行决策,可判定故障部位和程度,并可在微机上直观地看到主轴箱在运行过程中各故障具体部位及损伤程度的计算机仿真结果。