【摘 要】
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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
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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BP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[30]表[5]参[81]
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