论文部分内容阅读
削片机是人造板、造纸行业中的最常用设备,在可利用森林资源日益减少的情况下,为了提高伐区资源综合利用率,增加经济效益,林木加工业对削片机的性能提出了更高的要求,论文针对这一现状开展了基于分形特征的削片机振动测试研究。
通过进行削片机振动测试实验,分析削片机表面振动信号特征,研究削片机振动特性。由于实际测量获得的信号是复杂的,因此把分形几何引入削片机主轴振动信号的分析中,求出复杂信号的分形特征——分形维数,是科学有效的信号分析方法。由此借助分形维数这一特征量,对削片机各种状态的振动信号进行分类和识别。
(1)在组建硬件平台的基础上,利用INV306及DASP采集分析系统,实现不同通道、不同频率、不同增益的振动数据采集以及不同格式的数据保存,对削片机振动信号进行数据预处理。
(2)结合资料,整理了削片机振动测试及分形理论的历史、现状等,根据分形理论知识,建立分维数计算公式。利用G-P算法,采用MATLAB软件编制了分维数计算分析程序。
(3)通过对削片机进行振动测试,研究削片机正常运转时表面振动信号的基本特性及削片机削片过程中刀盘主轴振动对轴承的影响。提高削片机削片过程的稳定性、减少振动和刀具磨损。提出削片机主轴系统为非线性系统,具有混沌的特征,可以利用分形对其进行分析。
(4)针对削片机主轴系统的非线性及表面振动信号的非平稳特性的特点,分别对削片机不同状态、不同测点进行振动数据采集,通过对正常状态和4种故障状态下削片机主轴振动信号分析,计算正常状态及故障状态下的分形维数,建立各状态的分形维数模式空间样本。分析证明削片机出现故障时,其分数维变化明显,分形维数能够真实的反映削片机的工作状态。
(5)利用振动信号的分形维数进行实时监测,并以分数维数为依据,对削片机状态做出判断与识别。说明利用分形特征进行削片机的状态识别和诊断是可行的,效果是显著的。