基于FPGA的齿轮箱故障诊断方法研究

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齿轮箱是一种广泛应用在各种机械设备的传动装置,在交通、电力、石油化工等领域中发挥着极为重要的作用。齿轮箱的正常运转是这些行业稳定发展的保证,一旦齿轮箱发生故障而不及时处理,往往会造成不可预估的损失,因此齿轮箱故障的预防与及时诊断具有重要的现实意义。齿轮箱故障诊断的关键是信息采集与故障特征提取,因此本文设计了基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的齿轮箱故障采集系统,通过故障分类分别建模仿真,实例分析验证了理论方法的正确性。本文主要研究内容如下:1、通过总结故障诊断的发展历史,分析了传统振动故障采集系统及方法的不足,从而提出本文基于FPGA的齿轮故障采集系统的设计的方案。2、结合现代硬件设备发展趋势,设计了基于FPGA的齿轮箱数据采集和信号预处理系统;对采集到的振动信号在FPGA上进行了 FIR和FFT预处理,实现了信号的初步去噪和时频转换。3、根据齿轮故障特征进行分类——局部齿轮故障和分布式故障,并建立了局部齿轮故障和分布式故障力学模型,分别通过MATLAB软件对断齿和偏心故障仿真,采用时域、频域和时频域结合的分析方法,对故障信号特征进行了提取和有效分析。4、利用齿轮箱动力学模拟试验台GDS(Gearbox Dynamics Simulator)完成了正常齿轮和断齿振动信号的采集,通过时域对比、频域成分分析,小波变换以及希尔伯特变换的方法提取了断齿故障特征,即时域上具有周期性的冲击信号,频域啮合频率周围有周期为断齿安装轴的旋转频率的边频带。也分析偏心故障数据,成功提取到反映偏心故障的调制信号,通过希尔伯特变换后求包络谱的方法解调出偏心故障频率成分及其高次谐波,确定了偏心故障的位置,验证了诊断方法的正确性。本文的工作旨在探索一种快速诊断齿轮故障的方法,从采集平台以及诊断方法两方面进行优化,通过大量实验分析验证了综合诊断方法的正确性,为以后将故障诊断方法算法向硬件移植奠定了基础,对实现一款快速,高精度的便携式齿轮故障诊断仪提供了思路。
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