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基于工作電流分析的回轉(zhuǎn)副摩擦狀態(tài)識(shí)別實(shí)驗(yàn)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-07-06 03:15
  回轉(zhuǎn)副摩擦狀態(tài)的變化對(duì)機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行有著重要影響.針對(duì)回轉(zhuǎn)副摩擦狀態(tài)的識(shí)別問題,設(shè)計(jì)了以回轉(zhuǎn)副工作電流為摩擦特征來源的實(shí)驗(yàn)方案.通過采集摩擦過程的回轉(zhuǎn)副驅(qū)動(dòng)電機(jī)工作電流信號(hào),分析實(shí)驗(yàn)信號(hào)的頻域和時(shí)頻域特征,建立工作電流的摩擦特征庫,用于訓(xùn)練多分類支持向量機(jī)分類器,并在分類器上完成摩擦狀態(tài)的識(shí)別.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)特征提取與降維處理后建立的多分類支持向量機(jī)分類器具有近90%的識(shí)別正確率,所提出的實(shí)驗(yàn)方案有利于實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離信號(hào)的采集,適用實(shí)際生產(chǎn)加工.

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

圖1電機(jī)定子電流信號(hào)分析流程

圖1電機(jī)定子電流信號(hào)分析流程

在回轉(zhuǎn)副持續(xù)工作時(shí),回轉(zhuǎn)副與軸之間的摩擦磨損逐漸增多,這種摩擦磨損將導(dǎo)致電動(dòng)機(jī)負(fù)載波動(dòng),電動(dòng)機(jī)為了平衡負(fù)載波動(dòng)變化,會(huì)產(chǎn)生額外的電磁轉(zhuǎn)矩,而額外的電磁轉(zhuǎn)矩又會(huì)引起電流信號(hào)的調(diào)制.由于回轉(zhuǎn)副摩擦波動(dòng)較小,調(diào)制信號(hào)的頻率與幅值較小,摩擦引起的調(diào)制信號(hào)與原始信號(hào)在頻域上相近或重合.為了....


圖2采集裝置示意圖

圖2采集裝置示意圖

回轉(zhuǎn)副工作電流信號(hào)采集過程如圖2所示.從圖2可知,電動(dòng)機(jī)作為驅(qū)動(dòng)元件通過彈性聯(lián)軸器與回轉(zhuǎn)副連接,由霍爾傳感器、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存示波器以及其他輔助器件組成電流信號(hào)采樣單元,采集電機(jī)工作電流信號(hào),并存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)儲(chǔ)存示波器中,采樣頻率為10000Hz,采樣周期為2min,采樣全過程時(shí)間約3....


圖3原始信號(hào)波形

圖3原始信號(hào)波形

提取工作電流信號(hào)的時(shí)頻域和頻域特征,經(jīng)歸一化和降維處理后建立訓(xùn)練樣本庫.圖3為一次采樣10000個(gè)點(diǎn)的工作電流波形.使用快速傅里葉變換分析信號(hào),得到工作電流的頻譜如圖4所示.從圖4可看出,工作電流的主要頻率在中低頻分布,而摩擦產(chǎn)生的調(diào)制信號(hào)與工作電流的主要頻率成分相近.在此使用....


圖4信號(hào)頻譜

圖4信號(hào)頻譜

圖3原始信號(hào)波形在使用變分模態(tài)分解法分解信號(hào)時(shí),需要確定的參數(shù)包括適度帶寬限制alpha、二次懲罰因子tau、分解層數(shù)k、中心頻率設(shè)置init,其中tau、ini分別設(shè)置為1和2,即去除高斯背景噪聲和自適應(yīng)于信號(hào)分解,alpha值取采樣頻率值.分解目的是為了分離出中低頻信號(hào),中....



本文編號(hào):4001976

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