（机械设计及理论专业论文）高速锭子故障特征提取及分类技术的研究.pdf

东华大学硕士学位论文 高速锭子故障特征提取及分类技术的研究 摘要 锭子是纺织行业的主要零部件之一，它的动态性能直接影响到 纺纱质量。锭子质量也放映了棉纺设备的发展水平，因此，对锭子 运行状态进行监测有必要进行研究。 锭子有很多零部件组装而成，结构复杂，每个零部件都与锭子 整体性能息息相关，本文对锭子的结构特征作了简要的介绍。在锭 子振动实验台上，利用粘结的方式把加速度传感器安装在锭脚处， 这样来接收由锭子各部分传递过来的振动信号，对锭端的监测采用 两对光电式传感器相互垂直安装，监测锭端振动位移信号。 本文也详细的介绍了小波变换原理，多分辨分析等；另外也详 细介绍了神经网络的特点、模型、学习方法等，尤其是b p 网络以及 l e v e n b e r g m a r q u a r d t 算法，归一化处理方法。 锭子振动分析及故障诊断系统包括测试部分和振动分析两部 分，其中测试部分由加速度传感器、电荷放大器、采样板、计算机 以及相应软件组成；振动分析部分由信号分析和神经网络仿真两部 分；软件系统是利用v i s u a lp + 开发而成，可以在w i n d o w s 环境下实 现信号的实时采集、处理和存贮。针对不同来源的锭子，分别在不 同转速下，在时域和频域对测得的振动加速度信号进行分析，获得 了对锭子运行状态客观的评价，发现了造成锭子振动过大的原因。 对不同型号的锭子进行了大量的试验与数据分析，其中对d f g 2 乐华大学坝士学位论文 型锭子进行小波变换分析后发现，锭子振动第三层小波变换平滑信 号的频谱中，有明显谐波成分出现，伴有谐波的分频，并且这些谱 峰随着锭子转速的提高变得越来越明显，由此可知，造成此锭子振 动异常的原因是锭子的杆盘组合件的变形及锭子轴承本身松动；而 对d 1 2 0 3 型锭子的第三层小波变换平滑信号的频谱分析看出，锭脚 固有频率附近的某一频率随转速的提高该峰值不断增大，所以认为 该锭子在该频率附近处存在缺陷，即锭脚附近某处与锭子旋转体发 生摩擦现象，有可能是上下轴承不同轴引起的。 对锭子进行振动分析以及小波变换后，提取该信号的振动特征， 组成特征向量，利用具有典型故障的锭子振动信号的特征向量作为 训练样本，对神经网络进行训练，利用已经训练好的神经网络系统 对前面分析的锭子振动信号进行仿真，仿真结果与前面振动分析的 结果完全一致。 最后，对本论文的研究工作进行总结，对存在的问题和不足之处 提出了进一步改善的设想和展望。 关键词：锭子，故障诊断，加速度传感器，电荷放大器，小波变换， 神经网络 东华大学硕士学位论文 t e c h n o l o g ys t u d yo nf a u l tc h a r a c t e r i s t i c se x t r a c t i o na n d c l a s s i f i c a t i o no fh i g h - s p e e dr i n g - s p i n n i n gs p i n d l e a b s t r a c t s p i n d l e i so n eo ft h em a i n e q u i p m e n t si n t e x t i l e i n d u s t r y , i t s d y n a m i cc h a r a c t e ri sc o n c e r n e dw i t hy a m sq u a l i t y , a n da l s oi tr e f l e c t s t h ed e v e l o p m e n to ft h ee q u i p m e n t so ft h et e x t i l e s oi ti sn e c e s s a r yt o s t u d y t h ep e r f o r m a n c eo ft h es p i n d l e w i t hac o m p l e xs t r u c t u r e ，s p i n d l ec o n s i s t so fal o to fp a r t s e v e r y p a r tc a ni n f l u e n c et h ew h o l es p i n d l e sp e r f o r m a n c e t h ec o n s t r u c t i o no f t h es p i n d l ei si n t r o d u c e db r i e f l yi nt h i sp a p e r i nt h ee x p e r i m e n to f s p i n d l e ，t h ea c c e l e r a t i o n s e n s o ri su s e dt or e c e i v et h es i g n a lo ft h e v i b r a t i o n t h e o r yo fw a v e l e tt r a n s f o r m a t i o na n dm u l t i r e s o l u t i o na n a l y s i si s i n t r o d u c e di nt h i sp a p e r a l s oi ti n t r o d u c e dt h ec h a r a c t e r , m o d e la n dt h e l e a r n i n gm e t h o d so ft h en e u r a ln e t w o r k s ，p a r t i c u l a r l yt h eb pn e t w o r k s a n da l s ot h ea l g o r i t h mo f l e v e n b e r g m a r q u a r d ta n ds oo n t h ed i a g n o s i ss y s t e mi n c l u d et w op a r t s ，s p i n d l e t e s t i n g a n d v i b r a t i o na n a l y s i s t h et e s t i n gs y s t e mc o n s i s t so fa c c e l e r a t i o ns e n s o r , c h a r g ea m p l i f i e r , s a m p l i n gc a r d ，c o m p u t e ra n das e to fs o f t w a r e ，t h e a n a l y s i ss y s t e mc o n s i s t so fs i g n a la n a l y s i sa n dn e u r a ln e t w o r k s i n w i n d o w se n v i r o n m e n t ，t h es o f t w a r ed e s i g n e dw i t hv i s u a lp + c a n l 东华大学硕士学位论文 p e r f o r ms a m p l i n gp r o c e s s i n g ，d i a g n o s i n ga n ds a v i n gi nr e a lt i m e a st o t h ev i b r a t i o no fs p i n d l ef r o md i f f e r e n tp r o d u c e r s ，al o to fe x p e r i m e n t s a r ed o n e as e r i e so fa c c e l e r a t i o ns i g n a li sg o t t e nf r o ms p i n d l eu n d e r d i f f e r e n tr o t a r y s p e e d b yp r o c e s s i n gb o t h i nt i m ed o m a i na n di n f r e q u e n c yd o m a i n ，t h ei n f o r m a t i o nt oe v a l u a t et h ed y n a m i cc h a r a c t e r b e c o m e sa v a i l a b l e t h ec a u s et ot h ev i o l e n tv i b r a t i o ni sf o u n d al o to fe x p e r i m e n t sa t ed o n e ，a n dal o to fd a t aa t ep r o c e s s e d a f t e r w a v e l e tt r a n s f o r m a t i o no ft h ev i b r a t i o ns i g n a lo ft h es p i n d l em o d e l d f g 2w i t hn o r m a la n da b n o r m a lv i b r a t i o nc h a r a c t e r , i nt h et h i r d v i b r a t i o ns p e c t r u m ，i ti sf o u n dt h a ta b n o r m a l l yv i b r a t i n gs p i n d l eh a sa l l o u t s t a n d i n gs p e c t r u mp e a l 【a n ds o m eal i t t l e l o w e ro n e sw h i c ha t e c o n s i s t e n tw i t hs p i n d l e sr o t a r yf r e q u e n c ya n di t ss o m et i m e sf r e q u e n c y i te v a l u a t e dt h a tt h ed e f o r m a t i o no fb l a d ea n dw h a r v e sa s s e m b l a g ea n d t h el o o s eo ft h eu p p e rb e a r i n gh a v ee n h a n c e dt h ev i b r a t i o n a st ot h e s p i n d l em o d e ld 1 2 0 3 ，i nt h es a m ew a y , t h et h i r dv i b r a t i o ns p e c t r u m s h o w st h a taf r e q u e n c yi n c r e a s e sw i t ht h er i s i n go ft h es p i n d l er o t a t i o n s p e e d t h i sf r e q u e n c yi sn e a tt h ei n h e r e n tf r e q u e n c yo ft h es p i n d l e b o l s t e r , s ot h ed e f e c t so ft h es p i n d l em a yb eh e r e t h eu p p e rb e a r i n ga n d t h el o w e rb e a r i n ga r en o ti nt h es a m ea x i sc a u s e dt h er o t a r yf r i c t i o n a f t e rt h ew a v e l e tt r a n s f o r m a t i o na n ds i g n a la n a l y s i so ft h es p i n d l e v i b r a t i o n ，t h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h es p i n d l ev i b r a t i o nc a nb ee x t r a c t e d t h e s ec h a r a c t e r i s t i c sa r ep e r m u t e ds e q u e n t i a l l yt of o r mav e c t o r t h e i v 东华大学硕上学位论文 n e u r a ln e t w o r ki st r a i n e db yt h ev e c t o ro ft h es p i n d l ew i t ht y p i c a lf a u l t s ， a n dt h e nt h ep r e v i o u ss p i n d l ew i t ha b n o r m a lv i b r a t i o nc a nb es i m u l a t e d b yt h e n e u r a ln e t w o r kw h i c hi s t r a i n e da l r e a d y t h er e s u l t so ft h e s i m u l a t i o na n dt h ep r e v i o u sa n a l y s i sa r ev e r ys i m i l a r f i n a l l y , as u m m a r yi sm a d et ot h er e s e a r c hw o r k ，a n ds o m ei d e a sa r e p u tf o r w a r d e do n t h ef u r t h e rr e s e a r c h q ix i a o x u ( m e c h a n i c a ld e s i g na n dt h e o r y ) s u p e r v i s e db y ：m ax i a o - j i a n k e y w o r d s ：s p i n d l e ，f a u l td i a g n o s i s ，a c c e l e r a t i o ns e n s o r , c h a r g e a m p l i f i e r , w a v e l e tt r a n s f o r m a t i o n ，n e u r a ln e t w o r k s v 附件一： 东华大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位 论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除 文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体 已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对 所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：名，迭旭 日期：砷年3 月，牛日 附件二： 东华大学学位论文版权使用授权书 学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同 意学校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，允 许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学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。 保密口，在年解密后适用本版权书。 本学位论文属于 不保密口。 学位论文作者签名：舞如旭 日期：即年岁月，牟日 指导教师签名：二灶 日期：扣7 年多月7 乒日 东华大学硕上学位论文 1 1 课题的提出背景 第一章绪论 在现存的各种纺纱技术中，传统纺纱由于能够提供最好的原料利用率，最 大的适纺范围以及不可比拟的纺纱质量，在纺织工程中占有主要的地位。 锭子是环锭纺纱加捻卷绕机构中的重要部件，对纺织业的发展起着举足轻 重的作用，反过来，纺织行业的蓬勃发展也给锭子的发展一个强有力的推动作 用，使锭子的研究和生产单位不断开发出适合于纺织发展形势的多品种、高性 能锭子。锭子动态性能的好坏直接影响到纱线的质量、能量消耗、纱线的生产 效率、加工成本以及操作人员的身心健康，锭子质量的优劣反映了棉纺设备发 展水平的高低，因此有必要对锭子的运行状态作深入的研究。 评价锭子动态性能的指标主要是振动和噪声。锭子是细长高速回转的柔轴 系统，且锭子各个组成部分尺寸和质量是一定的，对锭子这样的回转系统它具 有一阶、二阶、三阶、四阶等临界转速，分别对应锭子一阶、二阶、三阶、四 阶等固有频率，并且锭子空载时与满纱时的各阶临界转速也不一样，所以锭子 运行时要尽量拉开工作转速与这些临界转速之间的距离，以避免共振所引起的 破坏作用。 锭子是高速回转的部件，微小的缺陷就会影响锭子的运行状态，引起强烈 振动，例如，锭子上轴承内外孔的加工精度、滚柱是否有磨损、锭盘与锭杆的 配合是否正常、下轴承锥形轴承中是否残留金属颗粒，锭子油的粘性是否合适， 上下轴承同轴度等，另外，筒管与锭杆是否配合良好，在使用一段时间后配合 面是否有磨损和变形等等，这些都是影响锭子振动的主要原因，这也必定会影 响纺纱质量。锭子的振动大多都是周期性的，并带有强烈的噪声。面对如此多 的振动原因，如何提取锭子运行状态特征就成为关键。 正常锭子的状态特征与故障锭子的状态特征不同，而且不同的故障其锭子 状态特征也不相同，因此，利用对锭子状态的分析可以检测判别锭子故障。由 于锭子故障一般会对各个频率成分的抑制和增强作用产生影响，即改变了锭子 输出的各个频率特性，因此信号特征值能准确描述锭子的故障状态，特征值的 东华大学硕士学位论文 提取有多种方法，诸如利用信号的幅值、能量、平均值、方差、峭度等等【1 1 。 对于故障特征分类方法有人工神经网络和专家系统等。与传统的人工智能专家 系统相比，神经网络具有如下优点：a 人工神经网络可以实时运行；b 人工神 经网络能直接使用时间序列数据，而专家系统则需要将数值数据转化成符号信 号【2 l o 1 2 前人的研究工作嘲 在锭子设计与测试方面，前人作了大量的工作。陈瑞琪教授从五十年代开 始从事锭子设计理论与测试的研究，取得重大成果，如d s y - 1 型光电式锭子轨 迹测定仪的研制，该仪器用调压的方法调节锭子的转速，用光电式传感器测出 锭杆在x 、y 方向的振动，合成为轴心轨迹来直观地反映锭子的振动特性。该 仪器也在全国锭子研究与生产厂家广泛应用。叶国铭研究员在锭子设计方面也 作了大量的工作，他提出了双弹性支撑的锭子结构，对锭子动态性能有较大的 改善。吴文英副研究员在锭子设计理论方面提出了独到的见解，将传统与现代 设计相结合，提高了设计效率，为进一步改进锭子结构与性能打下了基础。何 重辉博士在高速锭子研究方面作了大量的工作，他研制了双弹性系统锭子，使 锭子转速达到2 5 0 0 0 r m i n 以上。马晓建副教授在锭子测试方面也作了很多工作， 他研制了锭子动态性能测试系统，为进一步研究锭子的动态性能奠定了基础。 另外，杨中正高工、王正奎副教授、吴进根教授、马淦林教授、俞吴曼教授、 彭超英、华志宏、钱家德等在锭子动力学分析和结构设计方面作了大量的工作。 1 4 本课题的主要研究内容 本课题主要研究工作为针对测得的振动异常锭子在高速回转过程中的振动 数据，进行时域和频域分析以及小波分析等，试图找到一种合理的方法提取锭 子振动特征值，正常锭子与异常锭子，以及不同类型故障锭子的振动特征值是 不同的，所以采用某种有效的手段把这些锭子振动特征值进行分类，把具有不 同特征值的锭子区分开来，由此达到识别锭子故障的目的。 具体工作内容如下： 1 建立纺纱锭子测试系统试验平台 2 东华大学硕士学位论文 在现有条件下，搭建锭子测试试验平台，锭子测试系统采用加速度传感器、 电荷放大器、采样板以及计算机等组成，采取合理方式安装传感器，能够准确 获取锭子振动数据。 一 2 锭子振动分析软件系统的研制 根据振动的测试与分析原理和方法，以v i s u a lc + + 为开发工具，设计一套基 于w i n d o w s 系统平台的锭子运行状态测试与故障诊断系统，并利用该系统可以 对锭子以及其它工作设备的振动进行测试与分析，具有信号的采集、存储、处 理与分析的功能。另外，软件中也要设计出人工神经网络仿真功能，能够对锭 子运行状态进行识别分类。以利于课题的研究和实验分析。 3 作大量的实验，获取实验数据 利用设计好的实验设备，对各种类型的锭子进行振动测试，存贮一系列锭 子振动数据。 4 利用设计的软件对实验数据进行分析 利用设计好的软件对测得的实验数据进行分析，根据分析结果得出锭子的 运行状态及锭子本身可能存在的缺陷。最后对本论文所做的工作进行总结，并 指出研究中发现的问题和存在的不足，提出对课题进一步研究的展望。 第二章影响锭子动态性能的因素 锭子是细纱机l 的关键部件，也是纺织工业的象征，一般纺织厂都是以其 纱锭数量柬衡量其舰模的。我团是一个纺织人困，据最新资料介绍，目前全国 拥有纱锭约7 0 0 0 多万锭，而且每年生产锭子约l o o o 万锭，供主机配套或备件。 可见，锭子在我国是个面广最大的纺机专件， 锭子质量的好坏直接影响到纺纱的产量和质譬，而且对纺织厂的能量消耗、 纺纱车阳j 的劳动环境以及纺纱机的使用寿命等都具有较大的影响。因此，k 期 以来锭子一卣受到纺织机械研究及设计人员的关注。 2 1 锭子的结构特征 2l1 锭子的组成 纺纱锭子的主体是锭杆和锭盘，两者结合成回转体，由上轴承与下部锭底 二二者支承，带动纱管回转，完成加捻和卷绕作用，锭了主要有以下部分组成， 如图2 1 所示。 1 锭杆冈其高速回转，故必须挺直、峰韧而有弹性， 偏心必须控制在允许范围之内。锭杆材料为轴承钢 ( g c l 5 ) ，生产时先车加工或热轧成细长钢坯，再绎热 处理后磨削成型。其轴承档与锭尖处要有较高的制造精 度、光洁度、硬度及耐廓的会相组织。锭杆i 部第一段 锥度是片j 束插纱管j 玎的，返部分的直径和锥度大小应 考虑到既要有足够的摩擦力来带动纱管，又要便f 拔 管。锭杆r p 部的圆锥是用米址配锭盘的，锥度大小要保 证锭盘压配牢崮。 2 锭盘+ 钟鼓形，紧岔于锭朴的中部，由铸铁戚易切 削钢制成。纺链轴啦罩j 锭黜叶 ，能防止b 花尘埃侵入 轴乐。锭盘足锭子的传z 山f t ，l 皿使锭特( 或尼带) 张力 的f i 川线j 出州接近 v 减少j m 作川，锭 0 钟口一_ ： 东华大学硕士学位论文 分的锥度宜小，这有利于减小跳筒管现象，但太小则回丝不易取下，一般在 0 0 2 5 - 0 0 1 范围内。筒管底孔与锭盘锥体之间的间隙取o 0 5 o 2 5 r a m ，如间隙 太大，振动时筒管与锭盘的冲击力大，也会使筒管上跳，并使振动加剧，而且 轴承受力也显著增加。 3 锭脚是整套锭子的支座，兼作贮油之用。 4 锭钩用以挡住锭盘，以防止在拔管时锭杆盘一起被带出或剧烈窜动。 5 制动器用于接头操作时制动高速回转的锭子与筒管，在棉纺大卷装、毛纺和 化纤纺纱及捻线时均需采用。 2 1 2 锭子的支撑结构 在环锭纺纱工艺发展过程中，随着纺纱的不断提高，锭子的支承形式也经 历了由刚性支承向单弹性( 下支承弹性) 支承，再向双弹性( 上、下支承均有 弹性) 支承的转变，如图2 2 所示。 o ) x 叹s j j 性支撑( b ) 下弹性支撑( c ) 双弹性支撑 图2 - 2 锭子的支撑形式 ( 1 ) 双刚性支撑锭子 早期的h m 2 1 8 型锭子、瑞士s m m 公司的v e r t i f l e x 锭子属于这种支承结 构。支承结构形式见图2 - 2 ( a ) ，由于它对轴承档与锭底的同心度要求很高，当 精度达不到要求时，就将使振幅增大，锭尖磨损加剧，在转速为二倍固有频率 以上时将出现自激振动。这种锭子在运转中由动不平衡产生的离心力直接作用 在上轴承上，致使上轴承受力很大，锭子的振动、噪声、功耗较高，因而限制 了实用锭速的提高。 ( 2 ) 下弹性支承锭子 5 东华大学硕士学位论文 从上世纪五十年代以后，世界各锭子制造公司开发了下弹性支承锭子，如 德国的h f 、h z 、s h 型，日本的h a 、h d 型，我国的d 1 2 、d 3 2 等，其支承 结构形式见图2 - 2 ( b ) 所示。下弹性支承的锭子比刚性支承的锭子运转性能有较 大的改善，由于这种锭子的上下支承由弹性元件连接后装配在锭脚里，成为下 弹性支承，其锭底可以作一定的摆动。当锭子与纱管的不平衡或纱线的张力变 化而造成锭子振动时，锭子可自调中心，使锭尖和锭底保持良好的接触。另外， 锭底和卷簧浸在油浴中，具有较好的吸振效果。 随着纺纱生产的发展，原有的下弹性支承锭子已不能满足更高锭速的要求。 这是因为它仅仅下支承具有弹性，且弹性还不够充分。在纺纱过程中，锭杆盘 和管纱难以消除的偏心质量在运转中形成动不平衡作用，使上支承受到较大的 力，同时上轴承滚柱与锭杆轴承挡的不良接触将导致锭杆的磨损失效。 ( 3 ) 双弹性支承锭子 双弹性支承锭子的下支承和下弹性支承锭子相同，通过采用不同形式的上 轴承座，使上支承具有一定的弹性。当锭子由于不平衡而引起振动时，上轴承 可随锭杆的弯曲而摆动，使轴承的滚柱与锭杆保持良好的接触状态，从而改善 了轴承的受力情况，延长了锭子的使用寿命，同时双弹性支承锭子的速度可达 2 5 0 0 0 r m i n 以上，并且具有明显的减振降噪作用，这是高速锭子的发展趋势。 2 2 锭子振动的影响因素1 4 1 s l t ! 影响锭子振动的因素主要有以下几种： 1 锭子轴承的状态 锭子上支撑大都采用锭子专用的圆柱滚子轴承，这种轴承没有内圈，锭杆 与圆柱滚子直接接触，因此起到了内滚道的作用。锭杆在轴承档的表面质量直 接影响轴承的工作状态，滚动体的加工质量，外滚道的粗糙度以及在使用中发 生的滚动轴承各种故障等都影响滚动轴承的振动大小。下支撑锥形滑动轴承的 加工质量以及出现的磨损都会加剧锭子的振动。 2 上下轴承的同轴度 上轴承座和锭胆的加工质量以及装配中的变形都会影响上下轴承同轴度， 过大的不同轴会使锭杆处于弓形回转状态，使轴承接触不良，从而对旋转中的 6 东华大学硕士学位论文 锭杆施加一个周期性的激励。 3 不平衡 由于材料的不均匀或是加工误差会造成锭盘偏心，另外在加工和使用过程 中受力不当所造成的锭杆永久性弯曲也会引起偏心。锭子工作时高速回转，很 小的偏心量也会引起很大的离心力，从而对锭子施加一个周期性的激励，引起 强烈的振动，振动频率等于锭子的旋转频率。 4 工作转速 在不平衡量的相同的情况下，锭子在高速旋转时将产生更大的激励，因此， 转速越高，振动越强烈。同样相同故障程度的滚动轴承，在高速旋转时也会产 生更大的冲击载荷。另外，由于非线性因素的影响，在锭子旋转时会产生1 2 倍，l 3 倍等分数倍旋转频率的激励作用，因此当锭子的旋转频率接近于锭杆、 锭脚或整个系统的固有频率的2 倍、3 倍等整数倍时会导致共振现象的产生， 振动就明显增强。 5 自激振动 引起锭子自激振动的因素主要有以下三种： ( 1 ) 内阻尼 锭子的内阻尼主要有两种情况：材料的迟滞阻尼以及来自装配零件的结构 阻尼。材料的迟滞阻尼来自材料的非完全弹性，即材料加载时的应力应变曲线 和卸载时的应力应变曲线不重合。当锭子以角速度旋转时，因外加扰动作用 会产生角速度为的进动。这时，材料的迟滞阻尼对进动所起的作用分为三种 情况：当 o j o 时，由金属纤维的状态变化而产生的附加力f 指向进动的方向，这时 不考虑外阻尼的作用，进动将会发展下去。来自装配零件的结构阻尼与迟滞阻 尼完全类似，它对进动的影响也是相同的。 ( 2 ) 轴承中油膜的油激作用 滑动轴承中润滑油的流动对轴颈在轴承中运转的影响，在一定条件下 有可能表现为激发自激振动的作用，即油激现象。锭杆在弹性套筒中浸于润滑 油的部分就类同于滑动轴承中高速回转的轴颈，因此锭杆和弹性套管之间的油 7 东华大学硕：l 学位论文 膜的油激作用同样可能成为激发锭子自激振动的一个重要因素。轴承中油膜对 轴颈的油激作用的先决条件是轴颈对轴承中心的偏位，并绕轴承中心发生进动。 ( 3 ) 轴承润滑不良时的干摩擦作用 实践证明，转轴在润滑不良并具有过大的径向间隙的轴承中运转时，由于 干摩擦的作用，也可能激发自激振动，成为正常运转的严重障碍。锭杆下端在 和锭底之间失掉正常的点接触工作状态时，锭杆下部的侧面就有可能和锭底侧 锥面发生直接接触，此时干摩擦的作用就将成为一个不可忽视的自激因素。 6 分谐振动 系统在谐调激励下出现的分谐振动是起源于系统的非线性特征，特别是系 统的非线性恢复力特征。对锭子来说，发生分谐振动的原因首先在于锭杆与锭 底之间的间隙以及支撑部分恢复力特征的非线性。特别是前者，在锭尖与锭底 之间的点接触遭到破坏的情况下，锭底间隙将使锭子转向非线性的工作状态。 8 东华大学硕士学位论文 第三章锭子动态性能测试系统 3 1 锭子测试系统硬件组成 锭子振动测试系统主要有传感器、放大器、采样板和计算机组成。如图3 - 1 所示： 图3 - 1 整个测试系统构成 1 传感器的选择l 卅 传感器用来将机械振动转换为电信号以便进一步分析，对锭子动态性能进 行客观的判断。测量振动的传感器有位移式、速度式和加速度式三种。这三种 传感器中，位移传感器的频率响应最低，适合于测量低频振动；加速度传感器 的频率响应最高，具有良好的动态特性，适合于测量高频振动；速度传感器介 于位移传感器和加速度传感器之间。由于锭子轴承在工作时产生的振动信号中 具有丰富的高频成分，这些高频成分包含了锭子滚动轴承的特征信息，所以测 量锭子轴承振动的传感器必须具有良好的高频特性，因此采用加速度传感器比 较合适。加速度传感器也有多种，其中压电式加速度传感器具有频响高，稳定 性好，体积小，重量轻等特点。另外为了避免由于传感器的安装造成系统动态 特性的明显变化，传感器的质量应该尽量小。综合考虑以上因素以后，决定选 9 东华大学硕士学位论文 用体积小，重量轻的压电式加速度传感器来检测锭子轴承的振动。但是测量锭 杆的振动采用频率响应低，适合于测量低频振动的光电式位移传感器。 2 传感器的安装 传感器的安装对振动测试来说非常重要，它直接关系到测试的结果，从某 种程度上说会导致锭子故障诊断的失败。 2 1 安装位置【4 】 对锭杆的测量，使用两个光电式位移传感器相互垂直安装，与锭尖放置在 同一平面上，具体安装方式如图3 2 所示： 对锭子轴承的测量，为了尽量减少其它振动对轴承测试结果的影响，在不 影响安全性、空间等条件允许的情况下，传感器应最大限度的接近振源，因此 应把传感器安装在锭脚上端。具体安装示意图如图3 3 所示： l 卅电谭 2 光潭 o 键子。蹴一一 。蹴一一 图3 - 2 锭杆测振的光电式传感器配置示意图 图3 3 锭子测试系统传感器安装示意| 叁j 1 0 东华大学硕士学位论文 2 2 安装方式 常用的加速度传感器的安装方式有：磁铁吸附、螺纹联接、以及粘接等。 滚动轴承的振动信号中包含丰富的高频成分，为了能客观地评价它的动态特性， 传感器的安装方式必须具有很高的谐振频率。磁铁吸附方式的谐振频率最低螺 纹联接的谐振频率最高，粘接的谐振频率同螺纹联接比较接近。因此，选择螺 纹联接或粘接比较合适。 3 放大器 为了确保测试系统的准确性和可靠性，采用和压电式加速度传感器相适应 的精密型电荷放大器。 4 采样板 反映采样版性能的主要参数有a d 分辨率、精度、噪音、采样速率和信噪 比等，采样速率必须和输入的模拟信号相适应，否则，在频域中会导致频率混 淆现象，增加了分析的难度，使误判的可能性增大。这里采用p a 2 0 0 2 高速采 样板，它具有1 6 位的采样精度，采样频率控制在2 0 0 k 范围内，可以满足不同 测试目的和测试要求。 5 计算机选择 对于计算机没有特别的要求，在这里选择性能比较稳定、可以同p c i 2 0 0 2 采样版相配套使用的通用计算机。 3 2 机械设备故障诊断系统的实现 3 2 1 诊断系统 本机械故障诊断系统采用v c 作为平台进行开发，实现在w i n d o w s 环境 下对锭子状态实时数据采集、处理、存储等，并能准确诊断锭子故障部位及故 障原因。 ， 本故障诊断系统大致分为三个模块：数据采集模块、信号处理模块、神经 网络模块。系统主界面如图3 4 所示： 东牛大学删j ：q - * 论卫 3 22 故障诊断流程 幽3 4 机械醍备战蹄诊断系统界面 系统渗断流程如图3 - 5 所示 东华大学硕士学位论文 是 一 3 3 本章小结 图3 _ 5 锭子故障诊断系统操作流程 本章详细的介绍了软件测试系统的硬件组成以及对锭子进行测试的试验方 案。本系统是基于w i n d o w s 环境并以v c ”作为开发平台，对锭子进行测试、分 析、特征提取和神经网络仿真等。 1 3 军 东华大学硕士学位论文 4 1 概述 第四章纺纱锭子振动分析方法及应用 纺纱锭子高速旋转，振动信息非常复杂，必须对采集到的振动信号作相应 的处理以便提取锭子振动特征。信号处理的方法有很多，时域分析，频谱分析， 倒频谱分析，小波分析等。 小波变换是在傅立叶分析基础上发展起来的【剐，它优于傅立叶分析的地方 是他在空域和时域都是局部化的，其局部化格式随频率自动变换，在高频处取 窄的时( 空) 间窗，在低频处取宽的时( 空) 间窗，适合处理非平稳信号，在 图像处理、模式识别、机器人视觉等领域得到广泛应用。 4 2 小波变换原理 4 2 1 小波变换理论阴【1 】i 有基本小波或母小波妒o ) 通过伸缩a 和平移b 产生一个函数族切。一o ) ，沙6 j o ) - 口1 7 劬( 三手) ( 4 1 ) 称为小波。这里口一j 胆可保证在伸缩过程中能量归一。信号x ( t ) 的小波变换为 、 眠( 6 ，口m a - l 2 ；x ( f ) l f ，睁协 4 2 其中函数妒悼) 为妒睁) 的共扼函数，小波变换的实质就是以基函数缈悼) 的形式 将信号x ( t ) 分解为不同频带的子信号。 对信号x ( t ) 在尺度上进行变化，即x ( t ) - - x ( a t ) ，这里尺度因子a o 。如果 a l ，则信号波形收缩；反之，若a 王，和毛 ；时， 突触权值w 。增强。 ( 2 ) 如果神经元活动充分( 即x ， ；，) 而神经元f 活动不充分( 工j ；) 而神经元活动不充分( x ， x j ) 时，突触 权值减小。 5 1 4b p 神经网络 1 ) b p 神经网络算法介绍 b p 神经网络采用误差反向传播( b a c kp r o p a g a t i o n ) 学习算法，网络结构有 输入层、中间隐层、输出层组成，中间隐层可以有多层，各层神经元相互连接。 一个典型的三层b p 网络结构如图5 4 所示 。 输入层中间隐层输出层 图5 _ 4 三层b p 网络结构 b p 学习算法可分为两步进行：正向计算和误差反向传播过程。首先按随机 给定的初始权值，从输入层经中间隐层计算各神经元的输出值，然后计算网络 的实际输出值与期望输出值之间的误差，若误差满足中止准则，则将误差信号 按原来正向计算的通路反向传回，并对每个隐层的各神经元权系数进行调整， 直到目标函数值最小。构造一个b p 神经网络，第l 层的f 神经元的所有输入之 和为，第l 广1 层的第j 个神经元到l 层的第f 个神经元的连接权系数为， 输出变换函数为，( ) ，各神经元输出为，：。该网络的输入输出变换关系为 - u 夕1 ( 5 9 ) u ；一，化) ( 5 1 0 ) ( 5 9 ) 式中1 1 ，彬i - 8 。 b p 网络训练步骤为： ( 1 ) 网络初始化：选择一结构合理的网络，置所有可调参数( 权和阈值) 为均 匀分布的较小数值。 ( 2 ) 给定输入样本集p 和期望输出t ，对每个样本计算各层的实际输出u ? o ) 和 节点f 的误差6 7 0 ) ，对输出节点 3 3 东华大学硕士学位论文 6 7 一p ；o ) 【，；o ) ( 1 一u j ( 玎” ( 5 1 1 ) 对于隐层节点 6 7 加) 一u i ( , , x l u ? o ) ) o 矽；- 1 0 ) 。 ( 5 1 2 ) ， 其中p ：0 ) 一u ；o ) - r , ( n ) ( 3 ) 按下式修正权值： w 勺( 刀+ 1 ) 一讳0 ( 以) + ，7 6 7 u ；- 1 ( 5 1 3 ) ( 4 ) n = n + l ，输入新的样本，直至目标函数e 最小。这里e 一般为误差平方的 总和。 从原理上讲，只要有足够多的隐层和隐层节点，b p 神经网络可以逼近任意 的非线性映射关系。但是b p 网络的缺点显而易见：收敛速度慢、易陷入局部 极小、隐层和隐层节点数难以确定等1 2 3 1 。 2 ) b p 神经网络程序实现 ( 1 ) 初始化网络参数及学习参数 设置输入层、隐层、输出层节点数，学习率r 以及动量系数口，设置网络初 始权值矩阵，网络训练后达到的精度为e 曲。 ( 2 ) 提供训练模式样本对，计算各层输出 用当前样本z ，、d ，对向量数组x 、d 赋值，计算隐层和输出层输出。 ( 3 ) 前向传播过程 对给定的训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式相比较，若有 网络输出误差，则执行( 4 ) ；否则返回( 2 ) 。 ( 4 ) 后向传播过程 ( a ) 计算各层训练误差信号 ( b ) 调整各层权值和阈值( 阈值即i - - 0 式的连续权值) ( 5 ) 检查网络总误差是否达到精度要求 若e 0 ) 。 b p 算法结构简单，易于理解，计算方便，但是该方法具有收敛速度慢的缺 点，这是因为梯度下降方法具有一阶收敛特点，同时b p 算法是纯积分过程， 这使得学习速率，7 的变化会引起训练结果的最大差异，7 较大时，学习速率快 些，但容易引起振荡和不稳定，7 较小时，学习稳定，但学习速度非常缓慢1 2 4 1 。 为改进b p 算法的缺陷，训练过程可使用二阶微分收敛算法，例如 g a u s s n e w t o n 算法和l c v e n b c r g - m a r q u a r d t 算法，g a u s sn e w t o n 算法是用以下 改进公式 w i + ia a w i - r i 【嘉】1 熹 ( 5 1 8 ) 东华大学硕士学位论文 g a u s s算法改进了b p 算法易振荡或慢收敛的缺点，但学习速率，7 保持 不变，_ n 但e w 这t o n 对于变化非常缓慢的函数，其收敛过程也是相当缓慢的。 l e v e n b e r g - m a r q u a r d t 算法对g a u s s _ n e w t o n 算法进行了修正，在算法中弓ia t 控制学习过程的因子j c l ( 卢o ) ，引入后，可除去学习速率叩，将有下式 w i + lm 肛。矿3 2 e 堋。1 熹 ( 5 1 9 ) 式中i 为单位矩阵，如果对误差向量c ( e - 【e l ，p ：，气】r ) 进行泰勒基数展开， 可以得到关于权值和雅可比矩阵 ，一 ( 5 2 0 ) 式中，l 为输出神经元数目，b 为权值数目，对式( 1 1 ) 进行一系列的推导1 2 5 l ，引 入式( 1 2 滞有 w m w 一u r j + ) 一1 j i r e ( 5 2 1 ) 上式即为l e v e n b e r g - m a r q u a r d t 算法的计算公式，该算法变成步骤如下： ( 1 ) 设置初始权值和阈值w 一w o ，j c l 取一较大的初始值； ( 2 ) 计算性能指标函数e ( w ) 及，； ( 3 ) 按( 1 3 ) 式求解“； ( 4 ) 计算e ( w “1 ) ，如果e ( w “1 ) e ( w ) ，则减小值，“1 - 掣，口为折减 系数( 0 1 ) ； ( 5 ) 再回到第( 2 ) 步循环计算直至性能指标e 小于等于目标误差或训练次数 达到指定步数 2 6 1 。 5 2 状态特征的归一化处理 当获取工作状态的多种特征后，为避免训练过程中特征参数过大或过小， 导致网络中作用函数的饱和，还要将选择的特征向量进行归一化处理，以便处 3 7 鸭一以至耐 一 一 鱼耐丑碱一 嵋一叫监叫 东华大学硕：t 学位论文 理后续的状态识别模型。不同的状态模式对应大量的特征原始数据。令x 是样 本数为n 的样本集x 一忸。，x ：，x n ，每个样本有r a 个特征 毛一g 。，工：，z ) ，其中f 一1 ，2 ，玎。这样，样本集就可用一特征矩阵x ，。来 描述： x 用。臣 2 h z 篮工2 “ x 髭x 3 ， x n lx 2 x “ ( 5 2 2 ) 实际工作状态特征往往是一些带有物理单位的量，但在识别计算中，必须去除 物理单位的干扰，只从数量上来分析，因此必须对特征值进行归一化处理。皈 依化的基本要求是： 1 ) 相对性特征数据只有相对的含义 2 ) 方便性归一化的数据要便于用数学的方法来分析和计算，一般要求在 【o ，1 1 中。 3 ) 科学性即希望依据归一化后的数据能很准确地进行识别。 经常运用的归一化公式为： 雠一x ，o 岫工；一一z ? 响) ( 5 2 3 ) 式中，嘞为归一化的第f 样本的第j 特征值；z ；为原始的第i 样本的第j 特物 理量；工- m p ( 习) ，一中鸺) ，其中j - 1 , 2 , ，刀；j - 1 , 2 , ，朋它 对取值的正负没有限制，并且能够保证取值的范围可以覆盖整个【o ，1 】区间即