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机床专用齿轮箱故障诊断的主要阶段
点击次数:452 发布时间:2018-09-26
   机床专用齿轮箱故障诊断的主要阶段
  
  随着机床不断向大型重型、高精度高刚性方向发展,机床的行程不断扩大,丝杠已经不能满足实际需要,齿轮齿条驱动方式以其无限接长的特性,越来越受到各机床厂家的青睐
  
  机床专用齿轮箱故障诊断技术
  
  (一)机床专用齿轮箱故障诊断的主要阶段
  
  齿轮箱被广泛应用于工业领域,由于其应用的广泛性以及在机械传动中的重要作用,对其故障进行研究,以期在故障导致破坏之前进行人为干预,排除故障。重型机床主轴箱也是齿轮箱的一种,其故障类型与普通齿轮箱相似,却又有其独特的地方。对于机床专用齿轮箱的故障诊断,基本上可以分为三个主要阶段。
  
  1.原始数据的获取,根据机床专用齿轮箱故障时所引起的各种异常现象,利用不同的传感器来获取其异常信息。
  
  2.对原始数据的处理以及表征故障和缺陷的有用特征的提取。
  
  3.基于模式识别的方法和理论根据提取出的特征识别出故障类型。
  
  (二)不同类型数据的采集
  
  为了实现有效准确地诊断故障的目标,用不同类型的数据来分析和对比。目前,基于机床专用齿轮箱在故障状态下工作情况的改变,主要被用来分析的信号包括振动信号、声发射信号、热信号以及油液磨粒信号。
  
  机床的振动信号往往携带和包含着机床工作时的动态信息,这些信息能够帮助实现故障特征的获取和故障本身的诊断。振动信号被认为是可靠的原始据而被普遍采用。
  
  (三)不同方法对故障特征的提取
  
  传统的用于机床专用齿轮箱分析的方法包括谱分析、倒谱分析、解调分析、统计分析、包络分析等。快速变换(FFT)的出现使得基于频谱分析的故障诊断方法进入崭新的阶段,为该领域带来了新的发展。但是慢慢的人们发现传统的FFT方法并不能有效地显示故障特征的瞬变信号,而包络谱分析虽然能够展现故障特征,却不能够有效处理非稳态信号。一些为了处理这种非稳态问题的方法被发现和应用,其中之一是短时变换(STFT)。这种方法将信号在等时间间隔上进行分析,但是由于它的时域分辨率不能改变,会在分析需要细小分辨率的信号应用上存在问题。小波变换的方法被成功地应用于非稳态信号的处理和内含特征的提取。
  
  (四)不同故障的识别分类方法
  
  通过分析可以识别和判断出齿轮或者轴承的工作状态。使机器能够自己识别和判断出故障的种类是应用发展的方向。
  
  
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