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![基于小波技術的通風機軸承故障診斷研究與應用.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/a88be4c4-5661-4407-867c-30aea2a86bc4/a88be4c4-5661-4407-867c-30aea2a86bc41.gif)
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文檔簡介
1、煤礦主通風機是煤礦生產的主要設備之一,為了保證井下的空氣質量需要它24小時不停歇地運轉。滾動軸承是煤礦主通風機的重要零部件,在礦井工作區(qū)這樣惡劣的環(huán)境下,軸承的性能極其不穩(wěn)定,很容易損壞。因此對通風機軸承進行設備檢查和故障診斷是機械故障診斷中的重中之重,具有重大意義。
本文從理論上簡單地介紹了通風機滾動軸承的基本結構和工作原理,列舉了幾種比較常見的軸承失效形式和失效時的一些特征以及失效原因。為了進一步了解通風機軸承工作時的情況
2、,詳細介紹了軸承的幾種情況下所引起的振動情況,分析了各種振動情況下的失效形式和軸承元件有故障時的故障特征頻率以及故障特征頻率的計算方法。為了對小波分析有深入了解,從傅里葉變換入手系統(tǒng)地介紹了小波分析方法,包括連續(xù)小波變換、離散小波變換以及小波包的分解、重構,并列舉了幾種常見的連續(xù)小波。重點介紹了小波分析的多分辨率分析和Mallat算法,舉例說明了小波分析的Mallat算法中的分解重構算法在小波降噪和壓縮方面的應用。
為了精確診
3、斷故障類型,本文采用小波分析Mallat分解重構方法和小波包分解重構方法相結合,統(tǒng)一采用一種正交小波作為小波基函數。首先用小波分解重構的方法判斷出軸承存在故障的可能性,然后進一步用小波包分解和重構的方法加以驗證,從而確定軸承故障是否存在。根據上述研究,本文基于LABVIEW軟件平臺針對礦用主通風機開發(fā)了一套軸承故障診斷系統(tǒng),該系統(tǒng)實現了軸承故障診斷的參數標定、數據采集、信號分析、故障診斷等功能。能夠從時域和頻域同時反映軸承故障情況,并可
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