矿井提升系统振动特性及典型故障诊断研究

论文摘要

矿井提升系统是集机、电、液于一体的大型复杂设备,担负提升煤炭、矸石,下放材料,升降人员和设备的任务,被称为“矿山生产的咽喉”。一旦某一部位发生故障,对煤矿生产和人员安全都极为不利。由于提升系统工作在变速变载的工况下,而目前针对变工况下提升系统的振动故障机理研究较少,更缺乏对非平稳振动信号处理方法的研究,同时,对于提升系统中变工况下的大型设备还没有相应的振动评定标准。因此,本文从提升系统的振动特性分析入手,系统地研究了提升系统变工况故障机理以及典型故障诊断方法,为提升系统的安全可靠运行提供保证。本文首先建立了刚性罐道故障激励下提升容器的水平、垂直振动模型,并实验验证了该模型的正确性。在此基础上,系统地研究了刚性罐道的各类故障形式下提升容器的振动特性,为刚性罐道故障诊断的信号检测与处理方法的确定奠定基础。进而,详细探讨了刚性罐道凸起型故障激励下提升容器振动信号的处理及故障特征提取的方法;针对刚性罐道偏斜型故障引起提升容器振动不明显的特点,采用倾角传感器对罐道的偏斜情况进行直接检测,并应用小波的多分辨分析对倾角信号进行处理,提取罐道偏斜的故障状态。从而使得刚性罐道故障的有效识别、故障定位以及故障严重程度的评估成为可能。在建立提升机齿轮箱振动数学模型的基础上,分析了变速变载工况下齿轮箱振动信号的特点,并分析了提升容器振动通过钢丝绳对提升机齿轮箱的影响,提出了有效的变工况提升机齿轮箱非平稳振动信号处理方法。由于EMD方法具有自适应分解信号的能力,可以根据提升机齿轮箱加速信号分解的各个单分量信号能量分布的不同实现齿轮箱不同状态的识别,因此本文采用了基于EMD能量熵的方法对其故障进行诊断。同时,阶比分析对这种与轴转频或转速有密切关系的齿轮箱振动信号具有一定的优势,其关键是实现时域振动信号的等角度采样即阶比跟踪,因此,本论文在前人工作的基础上提出了适合煤矿现场条件的计算阶比跟踪实现方式,实现了提升机齿轮箱精确的故障诊断。随着现代技术的发展,从机械设备的原始振动信号中直接获得瞬时频率并进行阶比跟踪成为阶比分析的重点,本文在深入研究基于瞬时频率估计的阶比跟踪技术基础上,提出了一种基于信号EMD分解的,将时频重排和时频脊线技术相结合来提取瞬时频率的方法,并对提升机齿轮箱加速阶段振动信号的瞬时频率进行提取,实现了原始振动信号的角域重采样。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题研究的背景和意义
• 1.1.1 课题研究的背景和意义
• 1.1.2 课题来源
• 1.2 课题国内外研究现状及存在的问题
• 1.2.1 矿井提升容器振动与刚性罐道典型故障诊断国内外研究现状及存在的问题
• 1.2.2 矿井提升机齿轮箱典型故障诊断国内外研究现状及存在的问题
• 1.3 课题研究的主要内容
• 2 矿井提升容器振动仿真及实验研究
• 2.1 引言
• 2.2 提升容器水平振动建模与仿真
• 2.2.1 提升容器水平振动建模
• 2.2.2 提升容器水平振动的仿真
• 2.3 刚性罐道激励下的提升容器振动特性分析
• 2.3.1 罐道随机不平顺激励下提升容器的振动特性
• 2.3.2 罐道凸起型激励下提升容器的振动特性
• 2.3.3 罐道非直线型激励下提升容器的振动特性
• 2.4 提升容器垂直振动建模
• 2.4.1 提升容器垂直振动数学模型的建立
• 2.4.2 提升容器垂直振动求解
• 2.4.3 提升容器垂直振动仿真
• 2.5 提升容器振动实验
• 2.5.1 提升系统实验装置的建立
• 2.5.2 提升容器振动数据采集与处理系统
• 2.5.3 提升容器振动实验
• 2.6 本章小结
• 3 矿井刚性罐道典型故障诊断研究
• 3.1 引言
• 3.2 刚性罐道凸起型缺陷的诊断
• 3.2.1 信号奇异性的数学描述
• 3.2.2 小波变换与信号的奇异性检测
• 3.2.3 刚性罐道凸起型缺陷诊断实例
• 3.3 刚性罐道偏斜缺陷的诊断
• 3.3.1 刚性罐道偏斜检测的原理
• 3.3.2 倾角传感器测量原理
• 3.3.3 刚性罐道偏斜实验
• 3.3.4 基于小波多分辨分析的倾角信号提取
• 3.3.5 刚性罐道偏斜缺陷诊断实例
• 3.4 本章小结
• 4 矿井提升机齿轮箱变工况故障机理研究
• 4.1 引言
• 4.2 提升机齿轮箱振动模型的建立
• 4.2.1 齿轮振动数学模型
• 4.2.2 啮合刚度和误差对齿轮振动的影响
• 4.3 提升机齿轮箱变工况振动机理
• 4.3.1 提升机齿轮箱受力分析
• 4.3.2 提升机齿轮箱变工况振动机理
• 4.4 提升机齿轮箱故障信号特征
• 4.4.1 提升机齿轮箱典型故障形式
• 4.4.2 提升机齿轮箱故障信号特征
• 4.5 本章小结
• 5 基于EMD的提升机齿轮箱故障诊断
• 5.1 引言
• 5.2 非平稳信号相关的基本概念
• 5.2.1 瞬时频率
• 5.2.2 单分量信号和多分量信号
• 5.3 非平稳信号处理方法
• 5.3.1 线性时频分析
• 5.3.2 二次时频分析
• 5.3.3 EMD方法
• 5.3.4 EMD与小波方法对齿轮箱加速信号的分解对比
• 5.4 基于EMD能量熵的提升机齿轮箱故障诊断
• 5.4.1 EMD能量熵
• 5.4.2 实验信号分析
• 5.5 本章小结
• 6 变工况提升机齿轮箱的阶比分析
• 6.1 引言
• 6.2 阶比分析
• 6.2.1 阶比分析的提出
• 6.2.2 阶比分析技术概述
• 6.3 基于计算阶比的提升机齿轮箱加速信号分析
• 6.3.1 提升机齿轮箱振动信号的小波消噪
• 6.3.2 计算阶比跟踪实现原理
• 6.3.3 阶比重采样时标计算方法
• 6.3.4 阶比谱
• 6.3.5 实例分析
• 6.4 本章小结
• 7 基于瞬时频率估计的提升机齿轮箱阶比分析
• 7.1 引言
• 7.2 瞬时频率估计方法
• 7.2.1 基于非时频分布的瞬时频率估计
• 7.2.2 基于时频分布的瞬时频率估计
• 7.2.3 基于Hilbert-Huang变换的瞬时频率估计
• 7.3 基于时频重排和时频脊线的瞬时频率估计
• 7.3.1 时频脊线
• 7.3.2 时频重排
• 7.4 仿真与实测信号分析
• 7.4.1 仿真信号分析
• 7.4.2 实际测试信号分析
• 7.5 本章小结
• 8 总结与展望
• 8.1 主要结论
• 8.2 研究展望
• 8.3 主要创新点
• 参考文献
• 作者简历
• 学位论文数据集