TBM滚刀刀圈磨损量在线监测系统

为了在TBM(Tunnel Boring Machine)破岩过程中实时监测盘形滚刀的磨损量,设计了一种基于电涡流传感器的TBM滚刀刀圈磨损量在线监测系统,利用电涡流传感器将磨损前后滚刀刀圈与传感器之间的距离转换为电压信号,经调理后送入K60MCU经A/D转换与计算处理后得到刀圈的磨损量数据;在信号传输中使用能够依据链路质量与节点电量选择链路的ZigBee双链路无线通信系统,将测试数据从密闭的刀盘掘进面中传输到后方,避免数据通信的中断。通过对不同磨损量的17英寸1∶2相似滚刀在刀具性能检测试验台的在线监测试验,证明该监测系统能准确检测出滚刀刀圈的磨损量,可实现滚刀刀圈磨损的在线监测。     

基于ZigBee网络的盾构滚刀磨损在线监测系统设计

为了解决盾构掘进过程中滚刀的磨损检测问题,基于ZigBee技术研发了一套盾构滚刀磨损在线监测系统.该监测系统利用电涡流传感器测量滚刀的磨损量,刀盘上的多个滚刀监测点形成一个ZigBee网络,测量数据通过ZigBee网络传输到控制室计算机.计算机软件对测量数据进行处理并实现可视化,软件可以设定磨损阈值、提供报警和预换刀计...     

盘形滚刀磨损状态实时监测系统实验研究

为了实时监测盘形滚刀的磨损状况,建立一套盘形滚刀磨损状况实时监测系统,该系统利用电涡流传感器测量位移原理,通过无线结合有线的方式,将测量的滚刀磨损状况传送至上位机上显示。通过某工程现场实验,实时监测不同刀位滚刀的磨损状况,并与实际测量的滚刀磨损状况进行比较,验证了该系统能够有效监测滚刀的磨损量,从而实现盘形滚刀磨损状况的实时监测。     

LD钢TBM滚刀刀圈破损失效分析

隧道掘进机盘形滚刀刀圈在使用过程中,表面发生早期开裂、剥落、磨损和坍塌,对此进行理化检测和分析。检测结果表明,滚刀刀圈的开裂和剥落的原因是材料组织中存在粗大网状碳化物,使材料组织脆性加大。滚刀刀圈的磨损及坍塌是由于沿晶析出的粗大网状碳化物使基体组织中的碳及合金元素含量降低,具有耐磨作用的颗粒状碳化物显著减少,材料的耐磨性及强韧性不足。材料基体组织中存在粗针状回火马氏体,进一步降低了材料的强韧性,导致刀圈的性能未能适应复杂的地质工况,造成刀圈磨损和开裂的早期失效。     

基于ANSYS的盾构盘形滚刀温度场分析及优化

盾构机工作过程中,滚刀与岩石摩擦和挤压会导致滚刀温度升高。随着温度升高,刀具的热应变和应变交变会使刀圈的表面微裂和磨损加剧,同时疲劳损坏影响刀具寿命。本文通过ANSYS对盘型滚刀模型进行温度场研究分析,得到盾构单刃滚刀温度场变化规律。结果表明:滚刀温度随切削时间先急剧升高再趋于平稳,随着贯入度的增大,刀圈最高温度升高。在回转试验台上进行试验,验证了仿真结果的可靠性。通过对滚刀温度升高原因的分析,提出通过适当减小刀刃角或减小滚刀直径来优化滚刀,可降低滚刀刀圈温度。仿真分析表明,优化后温度有明显下降。     

基于磨料磨损的盘形滚刀刀圈磨损模型

针对盾构机用盘形滚刀在隧道掘进施工中磨损严重的现状,提出一种针对盘形滚刀刀圈磨损的建模方法。基于盘形滚刀的主要磨损形式——磨料磨损,对破岩轨迹和破岩力进行分析,建立了综合塑性去除机制和断裂去除机制的磨损模型,采用粒子群优化算法对两种不同去除机制的占比进行优化。通过有限元分析软件DEFORM建立滚刀磨损仿真模型来模拟实际工况,计算盘形滚刀磨损量。结果表明:模型计算值与实际工程值的误差小于20%,表明磨损模型具有较高的准确性,可用于刀具磨损量计算。     

盘形滚刀刀圈结构地质适应性设计方法

为提高盘形滚刀破岩性能与使用寿命,基于滚刀刀圈结构设计要求与原则,提出一种滚刀刀圈结构地质适应性设计方法。以滚刀破岩能力、破岩能耗、轴承受载以及磨损性能为优化目标,建立滚刀刀圈结构多目标优化设计模型。采用模糊层次分析法计算不同地质条件下目标函数权重值,并通过遗传算法对模型进行求解。将滚刀刀圈结构地质适应性设计方法应用于某供水工程TBM项目滚刀优化设计,结果表明:不同地质条件下刀圈结构参数设计需要具有针对性,滚刀刀圈优化设计方法通过专家评判合理设置优化目标权重系数可实现刀圈结构地质适应性设计与选型,有效提高了滚刀破岩性能与使用寿命。     

中风化泥、砂岩复合地层盾构滚刀磨损机理及预测分析

针对盾构施工过程中滚刀的磨损机理及磨损量预测展开研究,确定合理的开仓换刀时机,基于磨粒磨损、黏着磨损和疲劳磨损三种滚刀磨损机理,结合CSM理论公式计算得到滚刀法向力,建立滚刀径向磨损高度理论计算模型,将滚刀径向磨损高度拟合数据与现场实测数据进行对比分析。结果表明：滚刀磨损量中,磨粒磨损占比最高,黏着磨损其次,疲劳磨损占比最低。预测滚刀磨损数据与现场实测磨损数据相对误差不超过14.5%,说明该模型对于中风化泥、砂岩复合地层预测滚刀磨损有较好的准确性。     

基于动态树理论的刀具磨损监测技术

提出了基于动态树理论的刀具磨损监测方法,通过相关系数法提取传感器信号与刀具磨损最相关的几组特征,并采用具有局部记忆的B样条模糊神经网络建立刀具磨损量与声发射信号、切削力信号和振动信号特征之间的非线性映射关系,构造了任意加工条件下的刀具磨损监测系统,刀具磨损的识别结果由集成神经网络输出。试验结果表明,基于此方法构建的刀具磨损监测系统具有精度高、可靠度强、增殖性好和在线识别速度快等优点,值得工业推广。     

透平压缩机主轴断裂的监测与诊断

透平压缩机组在运行过程中其转子主轴断裂故障的破坏性非常大。对于传统监测诊断转子裂纹普遍都是监测转子的径向振动信号,但通过多年研究发现,利用轴向电涡流位移传感器采集的轴位移信号中的交流动态振动信号,对于监测诊断某些大型转动设备转子轴的裂纹开裂过程更有效。基于上述发现,提出安装轴向电涡流传感器实现透平压缩机转子轴裂纹发展过程的监测,多次成功案例也证明了该方法的有效性。     

基于云模型和稀疏贝叶斯技术的刀具磨损状态识别技术研究

针对刀具磨损状态监测和磨损量预测研究中特征提取这一关键技术,提出采用声发射传感器和功率传感器采集机床刀具磨损相关的信号信息,采用两种信号采集的方法可以避免单一信号本身自有的缺陷。采用云模型算法能够科学地耦合两种信息,并提取信号中反映刀具磨损量的特征因素;使用稀疏贝叶斯方法建立模型进而预测刀具磨损量,实现了对刀具磨损的监控,提高了刀具磨损监控的效率和准确性。     

电涡流法测量涡旋压缩机轴向间隙的可行性试验研究

介绍了电涡流法测量位移的基本原理和性能,设计了静态校正系统,对电涡流位移传感器进行了静态特性测试,并对不同测试材料的输出特性进行了试验对比。用设计的动态测试平台模拟涡旋压缩机中形成轴向间隙的动静盘间的实际运动情况,利用基于虚拟仪器技术的数据采集系统记录数据波形。试验结果表明,电涡流位移传感器静态和动态性能好、灵敏度高、输出信号强,能满足涡旋压缩机轴向间隙小位移量的测量要求,输出波形信号频率能精确反映压缩机的转速变化情况。指出了传感器用于涡旋压缩机实际测量时的安装要点。     

电涡流传感器激励信号源设计

在电涡流检测系统中,电涡流传感器需正弦信号加以激励。激励信号源是检测系统的关键部分之一。介绍了电涡流传感器信号激励源电路的工作原理,可以给电涡流传感器的并联谐振回路提供稳频稳幅的正弦信号。实验表明,该激励信号源电路能够满足电涡流传感器的需求,使涡流传感器能够稳定地工作。     

自适应随机共振算法的立铣刀磨损信号检测

在对刀具磨损信号的检测过程中,强噪加工环境使得所需特征信号显得非常微弱,给提取微弱特征信号带来了难题,基于此问题提出了利用自适应随机共振算法对立铣刀在磨损过程中产生的磨损信号进行检测,用加速度传感器和力传感器采集振动信号和切削力信号,再将提取的信号进行时频域的特征值提取,以此来分别建立遗传算法和粒子群算法优化的自适应随机共振模型,最后将这两种模型都用在对立铣刀的磨损检测中。实验结果表明,遗传算法和粒子群算法均可检测出立铣刀转动频率和刀齿切入频率,以及这两种频率下所对应的立铣刀磨损信号,为日后立铣刀磨损状态在线监测系统的建立奠定了基础。     

盾构机盘形滚刀磨损影响因素及优化设计要点分析

分析盘形滚刀在破岩过程中滚刀的受力,论述了盘形滚刀磨损失效的常见形式,并利用ANSYS有限元软件,通过构建盘形滚刀破岩有限元模型,发现盘形滚刀刀圈半径、刀刃宽度、刀间距与切削深度是盘形滚刀磨损的主要影响因素。在对滚刀优化设计时,建议要结合盾构机盘形滚刀磨损影响因素提出可行性方案,保障盾构机后期有效运行。     

高速主轴回转误差测试装置研究

主轴回转误差是影响加工精度的关键因素,利用3个电涡流传感器对安装在主轴前端的标准棒进行动态测试,利用设计好的支架,将3个电涡流传感器安装在主轴三维笛卡尔坐标的3个方向上,电涡流采集的3个方向上的位移信号在计算机中显示.通过试验研究,实现了良好的检测结果.     

HMM技术在数控镗刀状态监测中的应用

通过对声发射传感器采集的刀具磨损状态信号进行分析,提取出反映刀具磨损状态的特征向量MFCC系数及差分系数,然后利用HMM进行信号处理。建立了检测镗刀刀具状态的监测系统。实验结果表明,该监测系统在刀具的正常磨损阶段,可以实现刀具大致磨损量的预报;在刀具破损或损坏情况下,能够及时监测和预报刀具损坏状态。这种监测方法能够进行实时在线监测,为刀具的磨损监测提供了一条切实可行的途径。     

盾构实验台盘形滚刀垂向振动间接测试研究

为解决盘形滚刀垂向振动测试难的问题,笔者设计了滚刀回转切削振动测试系统,提出一种盾构实验台间接测试盘形滚刀垂向振动位移的方法,即用ZA-21电涡流位移传感器来测量滚刀顶部振动量的方法以间接测定滚刀破岩面的振动量。然后在机械振动综合实验平台上用加速度传感器进行实测,采用Matlab中的cor-rcoef函数对采集的时域信号计算相关性,计算结果与实测曲线表明,测量滚刀顶部振动量与直接测量滚刀破岩面振动量有很高的相关性,由此证明测试方案的可行性。     

盾构切刀磨损特性研究与实时监测

在分析盾构过程中切刀磨损失效和磨损类型的基础上,基于盾构切刀的受力分析和运动分析,引入了切刀磨损预测模型;建立了盾构切刀前角和切深对盾构切刀磨损量的相关关系;设计了切刀磨损在线监测系统,对磨损量进行实时监测。通过某过江通道盾构区间的实际工程,验证了盾构掘进参数和几何参数对预测模型的正确性。该模型具有预测掘进参数和切刀结构参数对切刀磨损量预测的能力,能够在一定程度上预测换刀时间。     

电涡流传感器的脉冲激励与双参数检测

采用矩形脉冲作为激励信号,对电涡流传感器在位移检测过程中谐振频率及谐振阻尼的变化情况进行了研究分析.建立了以现场可编程门阵列(FPGA)为核心芯片的检测系统,用于产生所需要的矩形脉冲激励信号以及对传感器响应信号的欠采样.利用8 mm直径的电涡流线圈,对0～10 mm范围内碳钢目标靶的位移响应特性进行了测量,借助短时傅里叶变换分析了响应信号中频率成分的分布情况,同时获得了谐振频率及谐振阻尼的测量值.验证了通过脉冲激励同时获取电涡流传感器双参数检测的可行性.为研制基于电涡流效应的位移传感器及无损探伤传感器提供了一种新思路.