（检测技术与自动化装置专业论文）基于web远程故障诊断系统的研究.pdf

论文题目：基于w e b 远程故障诊断系统的研究 专业：检测技术与自动化装置 硕士生：姚晓睿 指导教师：孙龙杰 摘要 ( 签名) 业! 塾鲞 ( 签名) _ 勿以芝( 签名) 堑! ：竺兰 随着信息技术与智能故障诊断技术的不断发展，以及机械设备远程故障诊断的需求 不断提高，这样就出现了一种基于这些技术相融合的远程故障诊断方式。 基于w e b 实现技术以其独有的特点被工业领域所重视，因此本设计正是在此条件 下，研究远程故障诊断系统的设计方法和实现技术，旨在为设备远程故障诊断提供一种 新途径。 本论文主要工作包括： ( 1 ) 选取采煤机截割部作为诊断对象，在详细收集文献资料和请教专家的基础上， 对其故障机理作细致地分析和研究，揭示了故障信号固有特征，并给出了相应的故障原 因，为以后具体实现故障诊断提供了理论基础。 ( 2 ) 构建系统要实现远程智能化的关键技术。这部分内容包括网络通信与数据传输 技术、w e b 数据库技术、安全技术等。同时，结合本系统所研究的诊断对象的实际情况， 选取了适合本系统的技术。 ( 3 ) 分析与设计系统的信号分析与故障诊断方法。其中，利用信号分析的时域与频 域技术，选取了对故障信号敏感的参量作为系统分析与显示的变量，为故障诊断提供了 准确的依据；利用小波包分析理论，提取故障特征信号，以便为专家系统的准确分析与 故障诊断提供数据源；分析了专家系统与神经网络智能技术的各自优缺点，提出了一种 它们相结合的故障诊断系统即基于神经网络的故障诊断专家系统，并详细的给出了设计 步骤和实例验证。 ( 4 ) 本论文结合煤矿现有的局域网，提出了基于w e b 远程故障诊断系统的总体设 计框架和实现关键步骤。选择基于b s 模式的远程故障智能技术的框架、体系，并建立 系统的总体结构模型和功能模型；给出了如何实现传统专家系统及神经网络技术与网络 技术的紧密结合途径。 最后，设计了一个具有诊断示范功能的故障诊断站点，并在通过系统调试后实现了 用户在异地通过网络访问远程故障诊断站点，快速地实现远程诊断，具有重要的现实意 义。 关键词：采煤机、远程智能化、神经网络专家系统、b s 模式、故障诊断 研究类型：应用研究 s u b j e c t ：t h er e s e a r c ho fs y s t e mi nr e m o t ef a u l td i a g n o s i sb a s e do n t h ew e b s p e c i a l t y ：d e t e c t i o nt e c h n o l o g ya n da u t o m a t i o ne q u i p m e n t n a m e：y a ox i a o r u i i n s t r u c t o r ：s u nl o n g j i e a b s t r a c t ( s i g n a t u r e ) 迦x ：竺乡 ( s i g n a t u r e ) 蝉兰 w i t ht h ed e v e l o p m e n to fc o m p u t e r ，c o m m u n i c a t i o na n dd i a g n o s i st e c h n i q u e ，a n d d i a g n o s i sr e q u i r e m e n tc o n s t a n t l yi m p r o v i n g ， s op u tf o r w a r dt ot h ef a u l td i a g n o s i sm e t h o d b a s e do na b o v e t e c h n i q u et o g e t h e r t h ew e b b a s e dr e a l i z a t i o nt e c h n o l o g yh a sb e e nv a l u e db yt h ei n d u s t r yd o m a i nf o ri t s o r i g i n a lc h a r a c t e r i s t i c ，t h ed e s i g nr e s e a r c ho nt h ed e s i g na n dr e a l i z a t i o no ft h ew e b b a s e d r e m o t ef a u l td i a g n o s i so fs y s t e m ，、析t ht h ea i mo fp r o v i d i n gan e ws o l v i n ga p p r o a c hf o r r e m o t ef a u l td i a g n o s i so fs y s t e m m a i nw o r k so ft h e s i sa r ea sf o l l o w s ： a d o p t i n gc o a lm i n i n gm a c h i n eo fc u t t i n gu n i ta sad i a g n o s t i ct a r g e t ，0 1 1t h eb a s i so ft h e c o l l e c t i o no fl i t e r a t u r ea n de x p e r ta d v i c e ，t h et h e s i sg o e so nt h ed e t a i l e da n a l y s i sa n d r e s e a r c hf o rt h e i rf a i l u r em e c h a n i s m ，a n dr e v e a l st h ef a u l ts i g n a li n h e r e n tc h a r a c t e r i s t i c s ， a n dg i v e st h ec o r r e s p o n d i n gc a u s eo ft h et r o u b l e t h e s e sp r o v i d eat h e o r e t i c a lb a s i sf o rt h e c o n c r e t er e a l i z a t i o no ft h ef a u l td i a g n o s i ss y s t e m i n t r o d u c et h es y s t e mo fi n t e l l i g e n tr e m o t ek e yt e c h n o l o g i e s t h ec o n t e n t si n c l u d et h e n e t w o r kc o m m u n i c a t i o n sa n dd a t at r a n s m i s s i o nt e c h n o l o g y ，w e bd a t a b a s et e c h n o l o g y ， s e c u r i t yt e c h n o l o g y ，a n do t h e rk e yn e t w o r kt e c h n o l o g y ，c o m b i n e i n g 谢t l lt h es t u d yo ft h e s y s t e mo f t h ea c t u a lo b j e c t ，t h es y s t e mh a sb e e ns e l e c t e df o rt h en e t w o r kt e c h n o l o g y a n a l y s i sa n dd e s i g no nt h es y s t e mo fs i g n a la n a l y s i sa n df a u l td i a g n o s i st e c h n o l o g y a m o n gt h e m ， i n t r o d u c et h et i m e d o m a i ns i g n a la n a l y s i sa n df r e q u e n c yd o m a i nt e c h n i q u e s ， a n ds e l e e t eo nt h ef a u l ts i g n a lp a r a m e t e r sa sas e n s i t i v ea n a l y s i sa n dd i s p l a yo fv a r i a b l e s ，f o r f a i l u r et op r o v i d ea na c c u r a t ed i a g n o s i s o nt h eb a s i so fe x p e r ts y s t e ma n dn e u r a ln e t w o r k i n t e l l i g e n c et e c h n o l o g yo ft h er e s p e c t i v ea d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e s ，t h et h e s i sg i v e sa c o m b i n a t i o no ft h e i rf a u l td i a g n o s i ss y s t e mt h a ti sb a s e do nn e u r a ln e t w o r kf a u l td i a g n o s i s e x p e r ts y s t e m ， a n dg i v e st h ed e t a i l e dd e s i g ns t e p sa n de x a m p l e s a c c o r d i n gt op r e v i o u sa n a l y s i s ， a sw e l l 嬲t h ef a i l u r em e c h a n i s mo fr e m o t ei n t e l l i g e n t f a u l td i a g n o s i st e c h n o l o g ya n dr e s e a r c h ， o nt h ec o m b i n a t i o no ft h ee x i s t i n gl a b c o a l m i n e ，t h i st h e s i sp r o p o s e dw e b b a s e dr e m o t ef a u l td i a g n o s i ss y s t e md e s i g nf r a m e w o r ka n d i m p l e m e n t a t i o ns t e p s o n 恤b sa n dc sm o d ec o m p a r a t i v ea n a l y s i so fo p t i o n s ，t h et h e s i s b a s e do nb sm o d er e m o t ef a u l ts m a r tt e c h n o l o g yf r a m e w o r k ， a n dt h eo v e r a l ls t r u c t u r eo f as y s t e mm o d e la n dt h ef u n c t i o nm o d e l a n di t g i v e sh o wt oa c h i e v eat r a d i t i o n a le x p e r t s y s t e ma n dn e u r a ln e t w o r ks y s t e m st e c h n o l o g ya n dn e t w o r kt e c h n o l o g yc l o s e l yi n t e g r a t e d s t e p s f i n a l l y ，t h et h e s i sd e s i g n saf u n c t i o n a lm o d e lo fr e m o t ef a u l td i a g n o s i ss i t e s b y d e b u g g i n gi nt h es y s t e m ， r e a l i z et h eu s e rt h r o u g hr e m o t en e t w o r ka c c e s si nr e m o t ef a u l t d i a g n o s i ss i t e s ， q u i c k l ya n de a s i l ya c h i e v et h et a r g e to fl o n g - r a n g ei n t e l l i g e n tf a u l t d i a g n o s i s i th a si m p o r t a n tp r a c t i c a ls i g n i f i c a n c e k e yw o r d s ：c o a lm i n i n gm a c h i n e ，i n t e l l i g e n tr e m o t e ，n e u r a ln e t w o r ke x p e r ts y s t e m ， t h e s i s b sm o d e ， f a u l td i a g n o s i s 姿料技太学 学位论文独创性说明 本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作 及其取得研究成果。尽我所知，除了文中加以标注和致谢的地方外，论文中不 包含其他人或集体已经公开发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西安科 技大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对 本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 n 】o 学位论文作者签名：矧：嵫i 裔日期：帅猡，o 学位论文知识产权声明书 本人完全了解学校有关保护知识产权的规定，即：研究生在校攻读学位期 间论文工作的知识产权单位属于西安科技大学。学校有权保留并向国家有关部 门或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。学校可以 将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩 印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时本人保证，毕业后结合学位 论文研究课题再撰写的文章一律注明作者单位为西安科技大学。 保密论文待解密后适用本声明。 学位论文作者签名：国包i 菇7 著指导教师签名：，名乏 撕宫年6 月，0 日 1 绪论 1 1 选题的背景 l 绪论 故障是指系统或其中的元部件丧失了规定的功能。所谓故障诊断就是在一定的现场 检测或监控的策略指导下，实施对诊断对象系统的自动检测，从而获得诊断对象系统的 故障模式，提取出故障特征，在此基础上，根据预定的推理原则，对故障信息做出综合 评估，并向系统的操纵者或控制者提供重要信息，以保证系统的正常运行。其目的是： 优化系统的运行状态；提高系统的可靠性和安全性；提高系统的效率；便于系统的运行 和保养。 自从1 8 4 0 年工业革命以来，机械电子设备在人类的历史上起到越来越重要的作用。 与此同时，这些设备的故障诊断和故障修复问题也显得日益突出。特别是信息高度发达 的今天，设备系统日趋大型化、复杂化，一旦系统发生故障而不能得到及时地发现和处 理，会造成人员和财产的巨大损失，这就对故障诊断的准确性、实时性甚至预测性提出 了更高的要求，对新的故障诊断理论和方法的需求更加迫切；同时，越来越多协同工作 的设备往往分布在不同的地方，于是，远程故障诊断系统成为新的发展趋势。 采煤机作为煤矿井下的大型机械电子设备，在过去，往往没有检测手段，值班人员 对采煤机状态进行监测，但只能靠其手摸或耳听；又由于缺乏可靠的科学依据，对其状 态评价也往往是不准确的，因而设备损坏等恶性事故时有发生。同时，对于采煤机的维 护方式通常采用的是周期性强制维护，该维护方式到时即换零部件，维护费用巨大，停 机时影响正常生产，并且仍是避免不了恶性事故的发生 5 1 1 1 0 l 。 同时，采煤机运行在矿井最深处的综采面上，是采煤系统的机头部分，它的运行状 况正常与否直接影响着整个煤矿的安全、经济效益。因此，要求采煤机必须具有很高的 可靠性和较长的使用寿命。可靠性的提高除不断改进产品本身的制造质量外，更主要的 就是对采煤机的运行状态进行实时监控、实时显示并及时对故障进行诊断和预报，及 时掌握采煤机的运行状态，随时发现采煤机的故障点以便对采煤机进行快速维护，并根 据运行情况对采煤机进行实时调节，使采煤机经常处于最佳运行状态。这样就可大大提 高采煤机的可靠性和开机率，并降低操作人员的劳动强度。 此外，我国矿井工人技术相对薄弱，对现代化设备和技术一般掌握不够全面，当设 备出现故障时的不操作和误操作都将会对设备或自身造成损失和伤害。因此，对于采煤 机的生产厂家建立对采煤机的远程诊断和监控成为解决这一难题的有效手段。通过建立 远程服务器使厂家的技术人员对采煤机进行远程的登陆监视，实现对采煤机的远程监视 与控制。本文正是基于此目的来进行研究与设计的。 西安科技大学硕士学位论文 1 2 国内外研究动态及发展趋势 为了减少和避免大型机组故障的发生，各国都投入大量的人力物力进行故障机理和 故障诊断技术的研究。在这些研究成果的基础上，各研究单位针对不同的应用开发了一 些故障诊断系统，有些诊断系统己经推广应用于工业生产并取得了很好的经济效益，如 美国的b e n t l e yn e v a d a 公司的3 3 0 0 系统、t d m ，d d m 系统，w e s t i n g h o u s ee l e c t r i c c o r p o r a t i o n 的t u r b i n a i d ，g e n a i d ，c h e m a i d 系统，以及国内的哈尔滨工业大学，清 华大学、西安交通大学、浙江大学、华中理工大学等单位研制的故障诊断系统【2 0 1 。 科研工作者虽然已开发和研究出一些比较成熟的技术和方法，在工程实践中起到很 大的作用。然而，在工程实际中存在着大量的多故障、多过程、突发性故障及需要对庞 大的机械或工程系统进行监测和诊断，现有方法和技术的局限性，已经不能满足其要求。 其局限性主要表现在： ( 1 ) 不能有效地利用领域专家的知识和经验； ( 2 ) 推理能力不强，只能向前推理，不能像专家一样既能向前推理，又能向后推理； ( 3 ) 不具备学习机制； ( 4 ) 对测试结果缺乏解释，测试诊断程序的维护性差。 随着人工智能技术的迅速发展，特别是知识工程、专家系统和人工神经网络在诊断 领域的进一步应用，人们对智能诊断问题进行了更加深入和系统地研究。智能诊断技术 模拟人类专家对复杂系统进行诊断，既能利用丰富的专家知识和经验进行快速推理，又 能方便地推广应用于诊断不同的对象。它的优势是综合了多个专家的最优经验，其功能 水平可以超过专家，至少达到专家水平，而且比专家更快速t 2 r l 2 8 2 9 1 。 智能诊断技术是当今发达国家的研究热点之一。在专家系统已有比较深厚基础的国 家中，机械、电子设备的故障诊断专家系统已基本完成了研究和实验的阶段，开始进入 广泛应用的阶段，并进一步完善。如1 9 8 5 年r e g e n i e 等人研制的飞行器控制系统监视器 ( e e f s m ) 。1 9 8 7 年m a r l i n 研制的汽车故障诊断系统( f i x e r ) 以及美国宇航局l a n g l e g 研究中心研制的飞行器故障诊断专家系统( f a u l t f i n d e r ) 都已经达到应用水平，并投入 使用。在航天方面，现己研制出一些智能诊断系统，像火箭发动机专家系统( r e f d e s ) 、 航天器故障诊断试验专家系统( a t f d e s ) 、卫星控制系统地面实时故障诊断专家系统等。 另外，随着i n t e m e t 和万维网技术的普及和完善，机械设备监测与故障诊断技术和 网络技术通讯技术相结合形成了远程监测诊断模式。它将监测诊断现场和诊断中心由网 络联系起来，监测现场通过网络向诊断中心发出服务请求，诊断中心根据不同的请求作 出不同的响应。不同的监测现场可以与同一个诊断中心建立联系，整个系统中流动的是 数据，而不是技术人员；而且所有的诊断信息都可以由网络获得。它将管理部门、监测现 场、诊断专家和设备厂商起来，形成了一个真正开放的系统。 2 1 绪论 总体来说当代的机械故障诊断有这样几个大的方向【1 8 】【2 3 】： ( 1 ) 设备装置系统化； ( 2 ) 诊断智能化； ( 3 ) 标准定时诊断； ( 4 ) 远程诊断。 1 3 研究意义 煤矿生产，安全第一，煤矿井下因其环境的复杂性和空间数据的不可预测性，导致 煤矿安全监测系统的应用与开发相对落后，因此，实时监测，快速、准确、直观、系统 地得到具体煤矿井下的图文并茂信息，对煤矿生产的安全开采与管理决策具有重要的实 际意义。 作为采煤机生产厂家，以加强其生产的产品在井下安全生产作为本厂追求的目标， 以更科学地监测、存储、分析、处理数据，根据实际需求提供各种报表、图形和实时监 测，实现对井下采煤机状况进行监督管理和联机分析处理，对井下设备实施全方位的监 控，从而做出及时的决策和技术支持作为本厂的责任。因此，基于w e b 的远程故障监 测与诊断系统可用来解决这些实际问题。 这种远程诊断系统可以将现场数据及时地送到异地诊断中心以及专家的手中，从而 减少了企业由于技术人员不足、信息由于地域差异不能及时反馈造成的经济损失，充分 利用了采煤机生产厂家的技术资源，降低采煤机的故障率，提高矿井的煤炭的出产量。 另外，企业还可以通过对顾客的生产设备和系统进行远程诊断与维修，或者提供远程故 障诊断技术支持来满足顾客对快速故障诊断和维修等方面的要求，从而提高企业在本行 业的竞争力。因此，本系统的研究和设计将有助于提高采煤机远程监控的研究水平和故 障诊断及决策水平，其意义重大洲。 1 4 研究的主要内容 根据需求背景和各种技术资料，设计并实现用于采煤机截割部传动系统的远程故障 诊断专家系统，最后，该系统通过实验验证，能够正确地、有效地完成故障智能诊断。 研究的主要内容有： ( 1 ) 根据对齿轮和轴承故障机理的充分地研究，在故障信号分析时，选用齿轮和轴 承的振动信号为分析对象，提取诊断对象的在时域和频域方面的特征值，作为鉴别故障 的特征参数，并将这些参数进行标准化，归一化作为神经网络故障诊断专家系统的输入 向量。 ( 2 ) 根据专家系统和神经网络的各自优缺点，提出了它们相结合的神经网络故障诊 断专家系统，并利用标准样本和实验样本，在m a t l a b 7 0 开发平台下，采用三层前馈b p 3 西安科技大学硕士学位论文 网络算法对该系统进行仿真试验，来验证设计的神经网络故障诊断专家系统能在实际应 用过程中对故障做出正确地诊断。 ( 3 ) 软件工程的方法。设计出整个故障诊断系统的总体框架，提出了基于b s 模式 的远程故障诊断途径，给出了软件的具体的功能模块，并在v i s u a lc 撑n e t 和 m a t l a b 7 0 编程平台上开发和实现该系统。 ( 4 ) 软件编程技巧，使用基于m a t l a bc o r nb u i l d e r 创建的c o m 组件技术实现了 v i s u a lc 群n e t 与m a t l a b 7 0 的接口编程，充分利用了m a t l a b 的强大的计算能力和 v i s u a lc 群n e t 的便捷的网络开发优势。 论文共分5 章：第1 章介绍课题研究的相关背景、研究现状、课题研究内容及意 义等；第2 章采煤机截割部故障机理研究；第3 章系统远程智能化关键技术，如网络 通信和数据传输技术、w e b 数据库技术、网络安全技术等；第4 章系统信号分析与故 障诊断相关技术研究与设计；第5 章基于w e b 远程故障诊断系统的总体设计与实现。 4 2 采煤机截割部故障机理的研究 2 采煤机截割部故障机理的研究 采煤机作为煤矿企业生产一线的重要机械设备，它的正常运转直接关系着企业的生 命力和经济效益。能够准确并及时地发现和排除故障对企业就显得相当重要。因此本文 就选取了采煤机截割部齿轮传动系统作为研究对象，对其故障机理作出研究和分析，以 便在诊断时，能对症下药。 2 1 采煤机结构分析综述 作为综合采煤工作面的主要机械设备，采煤机的主要功能是落煤和装煤 6 1 。目前应 用最广泛的是电牵引采煤机。它主要由电动机、牵引部、截割部和附属装置组成。采煤 机结构如图2 1 所示： 图2 1 采煤机的结构 电动机是滚筒采煤机的动力部分，它通过两端输出轴分别驱动两个截割部和牵引 部。采煤机的电动机是防爆的，而且通常都采用定子冷却，以缩小电动机尺寸。牵引部 通过其主动链轮与固定在工作面输送机两端的牵引链相啮合，使采煤机沿工作面移动， 因此，牵引部是采煤机的行走机构。左右截割部减速箱将电动机的动力经齿轮减速后传 给摇臂的齿轮，驱动滚筒旋转。滚筒是采煤机落煤和装煤的工作机构，滚筒上焊有端盘 及螺旋叶片，其上装有截齿。螺旋叶片将截齿割下的煤装到刮板输送机中。为提高螺旋 滚筒的装煤效果，滚筒一侧装有弧形挡煤板，它可以根据不同的采煤方向来回翻转1 8 0 。 底托架是固定和承托整台采煤机的底架，通过其下部四个滑靴将采煤机骑在刮板输送机 的槽帮上，其中采空区侧两个滑靴套在输送机的导向管上，以保证采煤机的可靠导向。 托底架内的调高油缸可以使摇臂连同滚筒升降，以调节采煤机的采高。调斜油缸用于调 整采煤机的纵向倾斜度，以适应采煤层沿走向起伏不平时的截割要求。电气控制箱内部 装有各种电控元件，用于采煤机的各种电气控制和保护。为降低电动机和牵引部的温度 5 ： 2 采煤机截割部故障机理的研究 比；7 代表箱体失效百分比；3 代表紧固件失效百分比；l 代表油封失效百分比。从 饼状图中，我们可以看出，齿轮、轴承和轴的故障发生率占了总数的9 0 以上 7 1 ，如果 能对这些典型故障进行准确的判断，则就能对采煤机截割部减速器运行过程中出现的问 题及时作出判断和处理，就能保证采煤机的运行安全。因此，本章主要对轴承和齿轮的 故障机理进行了详细的分析。 2 3 轴承故障机理 轴承的破坏形式有以下几种：a 、疲劳点蚀；b 、保持架断裂；c 、滚动体压碎；以 套圈断裂；e 、胶合； 磨损 8 1 。 主要原因是：a 、装配不当。轴承的游隙过大或过小，造成过热或加速磨损；b 、油 质污染，杂质过多清洁度差，加重磨损程度；c 、受冲击载荷或超负荷运转，导致断裂； d 、润滑油不合格，运动粘度不够，润滑条件差，加速疲劳：p 、翻新轴承或轴承精度不 够，降低轴承使用寿命；工密封破坏，漏油、窜油，温度过高而烧死。 2 4 轴承的振动信号特征 滚动轴承的振动可以是由于外部的振源所引起，也可以是由于轴承本身的结构特点 及缺陷引起。原则上，可以分为与轴承的弹性有关的振动和与轴承滚动表面状况有关的 振动两种类型。前者无论轴承正常与否，都会产生振动，在一定程度上代表了振动系统 传递特性，而后者则反映了轴承的损坏状况。此外，在滚动轴承的运转过程中还可能存 在由于润滑剂而产生的流体动力振动和噪声。 2 4 1 轴承的故障特征频率 当滚动轴承出现局部损伤时，在受载运转过程中，轴承的其它零件会周期地撞击损 伤点，产生的冲击力激励轴承座及其支承结构，形成一系列由冲击激励产生的减幅振荡， 减幅振荡发生的频率称为故障特征频率，它由轴的转速、轴承几何尺寸及损伤点的位置 ( 外圈、内圈、滚动体) 确定，根据故障特征频率可以检测轴承是否出现故障并确定故 障的位置，它们的计算公式如下【1 0 l ： 内圈旋转频率f z = 芸 ( 2 1 ) 内外圈相对旋转频率zz = z - 五= z( 前提：假定外圈固定，内圈旋转) n 个滚动体通过内圈上一点频率，以 n f , c 2 兰( 1 + 竽l f , ( 2 2 ) 7 西安科技大学硕士学位论文 n 个滚动体通过外圈上一点频率，死 吮2 兰( 1 一丁d c o s a 、户 眨3 ) 滚动体上的一点通过内圈或外圈频率尼 凡= 昙l 卜等k 眩4 ， 保持架旋转频率兀 五2 弘警少 ( 2 5 ) 其中：d 为轴承节径：d 为滚动体直径；口为接触角；以为滚动体个数； 2 4 2 故障轴承的振动信号特征分析 滚动轴承的故障种类是多种多样的，但在实际应用中最常见和最有代表性的故障类 型通常只有三种，即疲劳剥落损伤、磨损和胶合。 ( 1 ) 疲劳剥落损伤 在这类故障中包括疲劳剥落、裂纹、压痕等滚动表面上形成的局部损伤状态。当轴 承零件上产生了疲劳剥落凹坑后，在轴承运转过程中，因为遇到凹坑造成碰撞就会产生 冲击振动。 对于冲击振动，从分析的角度来看可以分为两种类型。第一种是直接分析由于滚动 体通过工作面上的缺陷，产生反复冲击而形成1 k h z 以下的低频振动，或称为轴承的通 过振动，它是滚动轴承的重要特征信息之一。但是由于这一频带中的噪声干扰很大，所 以不容易捕捉到早期诊断信息。第二种是分析由于冲击而激起的轴承零件的固有振动。 实际应用中可以利用的固有振动有三种： 轴承内、外圈一阶径向固有振动，起频带范围一般在1 - s k h z 之间； 轴承零件其他固有振动，其频率范围多在2 0 - - - 6 0 k h z 之之间； 加速度传感器的一阶固有频率，其频率中心通常选择在1 0 , - , 2 5 之间； 一般在轴承处于正常状态时，频率成分主要集中在1 k h z 以下的低频段，当轴承发 生疲劳损伤后，低频段的频率成分变化并不十分明显，但在稍高的频段上5 0 0 5 0 0 0 h z 却增加了大量的峰值群。深入的分析可以表明，这些峰值群的中心频率与相应的轴承外 圈与机壳形成的振动系统的一阶径向固有振动有关。 ( 2 ) 磨损 伴随着轴承磨损的发生，其振动加速度信号的峰值和值缓慢上升，假如不发生疲劳 磨损，严重磨损后的振动幅值会比最初增大很多倍。但振动信号的特性与正常轴承相似， 呈较强的随机性，且振幅的概率密度基本上为正态分布，频谱特征亦无明显差别。随着 8 2 采煤机截割部故障机理的研究 磨损的发展，振动信号峰值与r m s 比值，呈不断增大的趋势。 ( 3 ) 胶合 胶合是轴承工作表面烧伤的直接结果。烧伤过程中，伴随着间断性的冲击振动，但 是由于烧伤发生到胶合的时间过程很短，因此，一般难以通过定期检查及时发现。可以 通过发生胶合的滚动轴承的振动加速度及外圈温度的变化来反映胶合故障。发生胶合的 滚动轴承，第一阶段，振动加速度值略微下降，温度缓慢上升；第二阶段，振动值开始 急剧上升，而温度却会有所下降，在这一段时间里轴承表面状态已经恶化；第三阶段， 振动值第二次急剧上升，温度也会急剧上升；第四阶段，轴承中会有频繁的金属之间直 接接触及滑动，润滑剂恶化甚至恶化，直至胶合发生。 2 5 轴承振动信号的分析频带选择 ( 1 ) 低频段频谱( 1 k h z 以下) 包括轴承的故障特征频率及加工装配误差引起的振动特征频率，通过分析低频段的 谱线，可以监测和诊断相应的轴承故障。但是由于这一频段易受机械中其它零件及结构 的影响，并且在故障初期反映局部损伤故障位置的特征频率成分信息的能量很小，常常 淹没在噪声之中，因此低频段不宜于诊断轴承的早期局部损伤故障。但是通过低频段的 分析，可以将轴承装配不对中，保持架变形等故障诊断出来。 ( 2 ) 中频段频谱( 1 k h z 2 0 _ i z ) 主要包括轴承元件表面损伤引起的轴承元件的固有频率。分析此频段的振动信号可 以较好的诊断出轴承的局部损伤故障。通常采用共振解调技术，通过适当的滤波，获取 信噪比较高的振动信号，进而分析轴承故障。 ( 3 ) 高频段频谱( 2 0 z 以上) 如果测量用的加速度传感器谐振频率较高4 0 k h z 以上，那么由于轴承损伤引起的 冲击在2 0 k h z 以上的高频也有能量分布，所以测得的信号中含有2 0 k h z 以上的高频成 分。对此高频段信号进行分析也可以诊断出轴承的相应故障。 2 6 齿轮故障机理 由于齿轮制造不良或操作维护不善，会产生各种形式的失效，致使齿轮失去正常功 能而失效。失效形式又随齿轮材料、热处理、安装和运转状态等因素的不同而不同，常 见的齿轮失效形式有：a 、轮齿折断；b 、齿面点蚀、剥落；c 、齿面胶合：d 、齿面磨损； 口、齿面塑性变形【8 】【9 l 。 ( 1 ) 齿面磨损：润滑不良或杂质太多，落入磨料性物质，将造成齿面剧烈的磨粒磨 损，使齿廓显著改变、侧隙加大，造成磨粒性磨损、点蚀、剥落，甚至由于齿厚过度减 薄导致断齿。 9 西安科技大学硕士学位论文 ( 2 ) 齿面胶合：润滑失效，啮合区温度升高，过热导致齿面胶合。重载和高速的齿 轮传动，使齿面工作区温度很高。如润滑条件不好，齿面间的油膜破裂，一个齿面的金 属会熔焊在与之啮合的另一个齿面上，在齿面上形成垂直于节线的划痕胶合。 ( 3 ) 齿面接触疲劳：齿轮在啮合过程中，既有相对滚动，又有相对滑动，而且相对 滑动的摩擦力在节点两侧的方向相反，从而产生脉动载荷。这两种力的作用使齿轮表面 层深处产生脉动循环变化的剪应力。当这种剪应力超过齿轮材料的剪切疲劳极限时，表 面将产生疲劳裂纹。裂纹扩展，最终会使齿面金属小块剥落，在齿面上形成小坑，称为 点蚀。当“点蚀”扩大，连成一片时，形成齿面上金属块剥落。此外，材质不均或局部擦 伤，也易在某一齿上首先出现接触疲劳，产生剥落。 ( 4 ) 弯曲疲劳与断齿：轮齿承受载荷，如同悬臂梁，其根部受到脉冲循环的弯曲应 力作用。当这种周期性应力超过齿轮材料的弯曲疲劳极限时，会在根部产生裂纹，并逐 步扩展。当剩余部分无法承受外载荷时就会发生断齿。在采煤机工作过程中，遇夹矸， 超负荷运转，疲劳折断和重载频繁开停或错误操作，产生振动冲击，过载折断。齿轮由 于工作中严重的冲击、偏载以及材质不均也都可引起断齿。 断齿和点蚀是齿轮故障的主要故障模式。齿轮异常还可分为局部的和分布的。前者 集中于某个或几个齿上如磨损、殿试等；后者分布在齿轮的各个齿上如剥落、断齿等。 2 7 齿轮振动信号分析 2 7 1 齿轮振动噪声产生机理 齿轮装置产生振动噪声的机理可用图2 4 来加以说明，齿轮可看成是以轮齿为弹簧、 以齿轮本体为质量的振动系统，由于轮齿刚度周期性变化、齿轮装配误差以及扭矩变化 等外因引起的激振力的作用，齿轮将会产生圆周方向的扭转振动，又由于轴、轴承、轴 承座的变形或齿向误差的影响，圆周方向的扭转振动便会导致径向和轴向的振动，从而 形成轴承座的扭曲振动。对于闭式传动，振动可通过轴承和轴承座传到齿轮箱体，使齿 轮侧壁产生产生振动，并激发周围的空气振动，而产生噪声。对于开式传动，则三个方 向的齿轮振动直接激发空气振动而产生噪声。 1 0 2 采煤机截割部故障机理的研究 图2 4 齿轮振动噪声产生机理 2 7 2 齿轮振动信号的啮合频率及其各次谐波 齿轮的故障主要反映在齿轮的啮合频率和转动频率上面，啮合频率计算公式如下： 厶= 齿轮的齿数齿轮的转频乃 ( 2 6 ) 标准渐开线齿廓的齿轮，在节线附近是单齿啮合，在节线附近两侧的某个部位开始 ( 确切位置由重叠系数而定) 至齿顶和齿根的两个区段为双齿啮合，因此每个轮廓在啮 合过程中，载荷的分配是变化的，载荷的变化会引起轮齿刚度的变化，从而引起轮齿的 振动，该振动在频谱图上会出现啮合频率及各次谐波成分。 此外，两啮合轮齿的齿面相对滑动速度及摩擦力，在节点处要改变方向。从而形成 交变的摩擦力，而且齿廓的制造误差等原因都会在啮合频率及其各次谐波上产生振动分 量，特别是当齿面均匀磨损后，这些成分就会变得格外的突出。 均匀磨损后，啮合频率及其各次谐波振动分量的幅值都会上升，但由于其信号的幅 值增加得不是很明显，所以信号基波成分幅值增长较慢，而信号逐渐趋近方波形式，导 致各次谐波分量幅值增长比基波要快得多。 2 7 3 齿轮故障的调制特征 ( 1 ) 齿轮啮合频率及其谐波为载波的调制现象 齿轮啮合传动中，当齿轮存在集中缺陷、分布缺陷或齿轮所在的轴弯曲时，一般可 在齿轮振动信号的频谱中观察到以啮合频率为中心、调制频率齿轮所在轴的转频为间隔 形成的多对调制边带，这就是所谓的转频调制啮合频率现象。近似地说，这时在减速箱 测得的振动信号为： 巩) = g o ) + 乙o 玩( f ) + z 口( f 也o ) + 疗o ) ( 2 7 ) 式( 2 7 ) 中：g o ) 为与各轴转频相关的频率较底的振动信号，z g o k o ) 为齿轮 西安科技大学硕士学位论文 本身或是轴弯曲等其它故障引起的齿轮啮合频率调制信号；乙o 也) 为滚动轴承异 常振动信号；门( f ) 为其他振动与干扰信号；z o ) 为载波信号；t ，o ) 为调制信号； ( 2 ) 齿轮固有频率为载波的共振调制 在齿轮的异常振动中，还存在着一种齿轮本身固有频率为载波频率，转频为调制频 率的齿轮共振调制现象。这时在减速箱箱测得的振动信号近似地表示为： r ( o - - e ( o + 乞o 也o ) + 乙o 讥o ) + ，z o ) ( 2 8 ) 式( 2 8 ) 中：z 乙o ) 表示齿轮本身的各阶固有频率的振动，对于这类齿轮异常振动 而言，由于齿轮的固有频率被激励起来，其幅值一般远远大于啮合频率产生的振动而起 主导作用。 ( 3 ) 箱体固有频率为载波的共振调制 如果由于轴严重弯曲，或是齿轮严重故障而导致振动能量异常大的情况下，齿轮啮 合传动中的异常振动会激励起传动箱体的固有频率。此时减速箱的振动信号可近似地表 示为： y o ) = g o ) + z g ( f 也( o + z z 口o k o ) + ，z o ) + 毛o 也t ) + 乙o 也o ) ( 2 9 ) 式( 2 9 ) 中，z r ( ，) 表示箱体的固有频率引起的振动。 上式中振动幅值最大的是取( 弛d 这个包含有故障轴转频及其高次谐波的调制边 带，其载波频率为箱体的各阶固有频率，调制频率是有故障轴转频及其高次谐波，所以 也可以称为箱体共振调制。但是由于它是多个齿的啮合过程中的连续冲击振动，所以一 般有较多的故障轴上齿轮的啮合频率及其高次谐波，齿轮本身固有频率调制振动信号也 应该具有较大的能量，但这个振动要通过齿轮、轴、轴承、轴承座、箱体的传递环节， 振动能量在传递过程中大大衰减，与箱体固有频率调制振动能量相比要小得多，可忽略 不计，式简化为： 】，o ) = g o ) + z g o 也o ) + 乙o 也o ) + 聆o ) + 乙o k ( 2 1 0 ) ( 4 ) 附加脉冲 齿轮振动信号中除了存在啮合频率、边频成分还存在有其它振动成分，为了有效地 识别齿轮故障，需要对这些成分加以识别和区分。齿轮信号的调制所产生的信号大体上 都是对称于零电平的，但由于附加脉冲的影响，实际上测到的信号不一定对称于零线。 附加脉冲是直接叠加在齿轮的常规振动上，而不是以调制的形式出现，在时域上比较容 易区分。 1 2 2 采煤机截割部故障机理的研究 在频域上，附加脉冲和调制效应也很容易区分。调制在谱上产生一系列边频成分， 这些边频以啮合频率及其谐频为中心，而附加脉冲是齿轮旋转频率的低次谐波。 产生附加脉冲的主要原因有齿轮动平衡不良，对中不良和机械松动等。附加脉冲不 一定与齿轮本身缺陷直接有关。附加脉冲的影响一般不会超出低频段，即在啮合频率以 下。齿轮的严重局部故障，如严重剥落、断齿等也会产生附加脉冲。此时在低频段上表 现为齿轮旋转频率及其谐频成分的增加。 ( 5 ) 谐振频率 在很多情况下，齿轮、减速箱在承载运行中，由于其它激振力而引起了齿轮、轴或 轴承内、外圈滚动体等零件的谐振。在频谱图上出现某些高峰值，也不对应某些特征频 率，则这些频率可能是某零件的谐振频率，因此需在做谱分析前，通过计算获得其谐振 频率数值，结合频谱才能做出准确判断。 ( 6 ) 交叉调制成分 在齿轮振动的频谱中还会出现一些其他的成分，这些频率成分大都是由以上基本成 分互相调制而成的，它表现为一些频率的和频及差频。它们并不独立，只有那些基本成 分改变时才会有所改变，一般不用考虑和分析它。知道这些成分的存在及其含义，有利 于去观察和分析齿轮的信号，取其特征，舍去一般。 ( 7 ) 齿轮的周期性冲击衰减振动 主要由齿轮的局部损伤故障如齿轮剥落、齿轮点蚀等引起，在齿轮转一圈时才会撞 击一次。 2 8 本章小结 本章在对采煤机的结构作简要分析的基础上，对采煤机故障作出了分类。鉴于论文 工作量适度的原则，课题就选取截割部的传动系统的齿轮和轴承作为故障诊断对象。在 确定诊断对象后，文中紧接着就对轴承和齿轮的故障机理做了详尽的分析和阐述，为以 后章节的具体实现故障诊断以及振动特征信号的提取等，都提供了理论基础。 1 3 西安科技大学硕士学位论文 3 系统远程智能化的关键技术 基于w e b 远程故障诊断平台是一个架构在i n t e m e t 上分布式的诊断专家的网络系 统。从人工智能角度，它是一种典型的广域分布式人工智能系统。远程故障诊断系统是 一种交叉学科，是由机械技术、电子技术、计算机技术和人工智能等多门技术相互糅合 一起的。它涉及的技术包括：i n t e m e t 技术、w e b 数据库技术、专家系统技术和神经网 络应用技术【1 1 l0 4 1 。 3 1 网络通信与数据传输相关技术 3 1 1 基于t c p f i p 协议的网络通信技术 i n t e m e t 是以t c p i p 和w e b 技术为核心的。t c p i p 即传输控制网络间互连协议， 是互连网络进行信息交换的一组规则和标准，包含有一系列的相关协议，是其他协议如 h 订p 、f t p 、g o p h e r 等的基础，已成为最有影响的网络协议和事实上的工业标准。从 体系结构上看，t c p i