基于LabVIEW的电主轴状态监测系统研制

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电主轴作为加工中心的关键功能部件之一,其工作状态影响着加工中心的可靠性和加工精度。通过对电主轴的状态进行监测,有助于电主轴的故障预警、维修策略制定和可靠性提升,因此,电主轴状态监测系统的研制具有较高的工程应用价值。目前相关研究单位多以机械主轴为研究对象,进行主轴系统的状态监测技术研究,而针对加工中心电主轴的状态监测研究尚未完全开展。本文以国产电主轴为研究对象,通过对其轴承和定转子的故障特征进行分析,确定了各自的状态特征量和故障特征频率变化规律,提出了基于电主轴转速波动性的小波包分解层数确定条件,提高了小波包分解算法对电主轴故障状态的区分精度,开发了基于LabVIEW平台的电主轴状态监测系统,并进行了170XDS30Y22型电主轴的状态监测实验,实验结果表明该系统能准确地对电主轴的状态进行监测和识别。本文主要研究工作如下:1.电主轴故障分析。通过电主轴的结构分析和工作原理分析,将电主轴划分为机械系统和电气系统两个子系统;通过调研和现场采集的数据,进行了电主轴的故障分析,得出了电主轴的常见故障类型及故障部位。2.电主轴故障特征分析。在完成轴承失效形式分析和振动机理分析的基础上,利用Abaqus对轴承进行动力学仿真,并采用离散傅里叶变换(DFT)对节点应力进行频谱分析,确定了轴承的状态特征量和故障特征频率变化规律;通过Ansoft Maxwell软件,建立了电主轴匝间短路故障、相间短路故障和转子导条断裂故障的仿真模型,并利用DFT对三相电流的包络线进行频谱分析,确定了定转子的状态特征量和故障特征频率变化规律。3.电主轴故障状态识别算法研究。在完成自相关分析、幅值域分析、频谱分析、时频分析等方法原理分析的基础上,为了提高小波包分解算法对电主轴状态的区分精度,提出了基于电主轴转速波动性的小波包分解层数确定条件,并采用p阶标准熵对小波包的分解结果进行量化处理。4.电主轴状态监测系统总体方案设计。提出了电主轴状态监测系统的总体设计方案,并对所用硬件的性能参数和工作原理进行说明,最后确定了LabVIEW和Matlab为状态监测系统软件开发平台和故障状态识别算法运行平台,并给出了数据采集卡PCI8602在LabVIEW平台下的采样实现方法。5.电主轴状态监测系统研制及其试验分析。开发了一套电主轴状态监测系统,并给出了该系统的结构、功能、软件操作和程序代码。并开展了电主轴170XDS30Y22的状态监测实验,完成了该电主轴的状态分析,并验证了该系统能够准确地对电主轴的状态进行监测和区分。通过本文的研究,研制的电主轴状态监测系统全面、实时、简单实用,为电主轴的状态分析和故障预警提供了技术支持,具有较高的工程应用价值。
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