1、作為現(xiàn)代樁基工程中的重要組成設(shè)備，旋挖鉆機被廣泛應(yīng)用于油氣開采、礦山挖掘、跨海大橋等眾多領(lǐng)域。然而在旋挖鉆機實際工作過程中時常會發(fā)生掉鉆現(xiàn)象，因鉆桿故障引發(fā)的旋挖鉆機掉鉆事故不在少數(shù)，因此對鉆機鉆桿進行故障識別從而實現(xiàn)對鉆機故障的狀態(tài)檢測和診斷具有重要意義。基于以上目的，本文在實驗室條件下對旋挖鉆機鉆桿的故障識別進行了相關(guān)探索研究，主要研究內(nèi)容和工作歸結(jié)如下:
　　1)本文通過模擬鉆機工作原理，以某型鉆機為藍本搭建了鉆進實驗平臺，

2、對鉆進實驗臺的各組成系統(tǒng)進行了詳細的方案設(shè)計與計算。對鉆桿螺栓連接松動故障與鉆桿存在破壞缺陷兩種故障進行了模擬，并利用實驗臺完成了不同轉(zhuǎn)速和不同工況的信號樣本采集。
　　2)研究了EMD算法原理與相關(guān)信號處理的譜分析方法，利用小波閾值去噪方法對實際鉆桿信號進行了去噪。利用EMD方法實現(xiàn)了鉆桿信號的自適應(yīng)性有效分離，對鉆桿信號的時頻譜、AR譜、邊際譜進行了分析。
　　3)針對鉆機鉆桿故障識別提出了EMD-IMF能量、EMD-奇

3、異值分解兩種故障特征量的提取方法，對采集獲取的不同工況樣本信號進行特征值提取與對比，結(jié)果表明兩種方法能夠有效識別鉆桿故障特征。
　　4)研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，采用EMD-IMF能量、EMD-奇異值兩種特征提取方法分別對不同轉(zhuǎn)速和不同工況下的信號進行了故障特征向量的構(gòu)建，最后結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對兩種工況進行了診斷分類。結(jié)果表明:兩種基于EMD原理的故障特征量提取方法均可以用于鉆桿故障特征量的提取，其中EMD-能量法對于鉆桿松動工況具