发动机机械加工设备状态监测策略研究

发动机机械加工设备状态监测策略研究

论文摘要

汽车最重要的部分之一是发动机,发动机机械加工设备中的加工中心是发动机厂生产线的关键设备,其故障将会严重影响发动机产量和整车生产,组成巨大的经济损失。因此,对加工中心进行预防性维修具有极大的现实意义。本文主要通过对加工中心中的最基本的组成部件电主轴进行状态监测与故障诊断研究,使用频谱分析和小波分析相结合的方法,为建立设备运行管理档案,实施预防性维修体制提供依据。本文首先引入状态监测和故障诊断概念,简要阐述了这项技术的产生和发展,以及国内外发展状况。然后通过对加工中心进行故障模式与效应分析,详细分析了其主要零部件的故障模式、故障原因、故障效应以及故障发生的频繁度、故障影响的严重度、故障分析的难易度和各种故障的危害度。针对加工中心最关键部件的电主轴,本文以监测振动信号入手,根据预防性维修的需要,研究电主轴的特点,确定了测点位置和测点数量,并根据发动机生产特点,制定了合理的监测工况和周期,以及测试参数。随后,从课题研究的需要出发,阐述了建立状态监测系统的各组成要素,并根据实际情况选择相应的数据采集软硬件。根据电主轴为旋转机械的特点,对其进行故障特征分析,确定电主轴的主要故障部分为转子和滚动轴承。为了方便数据采集和故障维修结果的论证,设计制作了测试台架,使电主轴能够在相同工况和条件下测试。对电主轴的振动信号应用傅里叶分析和小波分析相结合的分析方法,分别利用了两种方法互相补充,互补优势的特点。发现随着设备状况的变差,转频及其倍频能量上升,通过分析可以确定转子不平衡和机械松动。根据轴承故障特征频谱分析,能够确定滚动轴承的故障状态。又利用小波分析非平稳信号的能力,对比正常电主轴图谱,发现故障存在的依据。同时,应用小波变换对振动信号进行分离,找到傅里叶变换不易检测到的滚动轴承内外圈故障特有频率,并结合傅里叶变换确定故障发生部件,使维修部门能够合理利用维修资源,为设备管理提供了好方法。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 符号说明
  • 第一章 绪论
  • 1.1 前言
  • 1.2 设备状态监测与故障诊断及其意义
  • 1.2.1 设备状态监测与故障诊断
  • 1.2.2 发展设备诊断技术的目的和意义
  • 1.3 机器设备监测诊断模式的发展
  • 1.3.1 模式识别
  • 1.3.2 规则推理
  • 1.3.3 数学模型
  • 1.4 机械设备状态监测技术国内外发展状况
  • 1.5 本文主要研究工作
  • 第二章 发动机机械加工设备的故障模式与效应分析
  • 2.1 故障模式与效应分析基本概念
  • 2.2 发动机生产设备介绍
  • 2.3 故障模式与效应分析的危害程度数字列
  • 2.3.1 故障影响严重程度
  • 2.3.2 故障发生频繁程度
  • 2.3.3 故障发现难易程度
  • 2.4 高速加工中心的故障模式与效应分析
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 设备状态监测与故障诊断技术相关知识
  • 3.1 振动诊断的基本知识
  • 3.1.1 按振动频率分类
  • 3.1.2 振动的一般分类
  • 3.1.3 振动三要素及其在振动诊断中的应用
  • 3.1.4 振动信号处理
  • 3.2 采样和量化处理
  • 3.2.1 采样与采样定理
  • 3.2.2 量化与量化精度
  • 3.3 Fourier(傅里叶)变换
  • 3.4 小波变换
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 测试系统与设备
  • 4.1 监测方案的选择
  • 4.2 测试分析系统
  • 4.2.1 传感器
  • 4.2.2 数据采集器
  • 4.2.3 Emonitor Odyssey 状态监测系统
  • 4.2.4 Matlab 软件
  • 4.3 测点的选择与布置
  • 4.3.1 测点的选择原则
  • 4.3.2 预估频率和振幅
  • 4.3.3 测点的布置
  • 4.4 振动测试参数选择及采样频率
  • 4.5 测试工况和周期
  • 4.6 本章小结
  • 第五章 加工中心的故障特征分析
  • 5.1 旋转机械故障特征分析
  • 5.1.1 旋转机械振动的频率特征
  • 5.1.2 故障特征频率与转频的三种关系
  • 5.1.3 故障特征频率与转频的三种关系
  • 5.1.4 获取旋转机械故障信号的主要途径
  • 5.2 旋转机械常见故障的振动诊断
  • 5.2.1 转子不平衡
  • 5.2.2 转子不对中
  • 5.2.3 机械松动
  • 5.2.4 摩擦
  • 5.3 滚动轴承的基本失效形式
  • 5.4 滚动轴承的振动信号特征
  • 5.4.1 滚动轴承的特征频率
  • 5.4.2 正常滚动轴承的振动信号特征
  • 5.4.3 有故障轴承的振动信号特点
  • 5.4.4 轴承的振动波形
  • 5.4.5 大多数滚动轴承故障发展的四个主要阶段
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 机械加工设备状态监测研究
  • 6.1 加工中心状态监测和故障诊断方法分析
  • 6.2 数据采集
  • 6.3 应用傅里叶分析
  • 6.3.1 确定特征频率
  • 6.3.2 诊断转子不平衡
  • 6.3.3 诊断机械松动
  • 6.3.4 诊断滚动轴承故障
  • 6.4 应用小波分析
  • 6.4.1 小波变换的工程含义
  • 6.4.2 利用连续小波诊断故障
  • 6.4.3 小波去噪分析
  • 6.5 本章小结
  • 第七章 结论
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间发表的论文目录
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