旋轉機械狀態監測-以傳動系統測試平台為例

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姓名

劉晏宏(Yan-Hong Liu) 查詢紙本館藏

畢業系所

機械工程學系

論文名稱

旋轉機械狀態監測-以傳動系統測試平台為例

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摘要(中)

摘要
本論文是以旋轉機械暨元件為探討對象，其主要原因在於機械設備中以旋轉機械佔多數，往往是所有機械設備裡的關鍵，另一方面由於旋轉機械運轉速度比其他運動形式的機械為快，故障發生時引發的損害與危險更加巨大。
研究中先行設計組裝以旋轉機械元件為主的實驗平台，組成元件包括作為動力源的伺服馬達，之後連接有聯結器、轉子、V型皮帶輪組、齒輪減速機和滾子鏈條組等傳動元件以及提供負載的磁粉煞車。
針對實驗平台中V型皮帶因老化而產生裂痕、滾子鏈條經長時間運轉造成長度伸長及轉子不平衡等三種元件異常狀態的診斷；利用振動、噪音量測擷取平台上的動態信號，透過信號分析工具提取各元件異常之主要特徵向量；最後應用倒傳遞類神經網路與自我組織映射圖類神經網路作為型態識別的工具，以有效的判別出此機械設備的故障與損壞元件。
實驗結果在轉子不平衡與皮帶具裂痕缺陷的診斷有較高的辨識率，於滾子鏈條的診斷成功率較其他兩元件狀態差，推論是由於鏈條伸長量不足所造成，鏈條的使用界線，一般以伸長率1.5% ~ 2%為限[19]，兩鏈條只有0.03%長度的差距，在特徵頻率中出現的振幅變化不明顯，故判斷失敗率容易提升。

關鍵字(中)

★ 類神經網路
★ 狀態監測

關鍵字(英)

★ artificial neural networks
★ condition monitoring

論文目次

目錄
摘要 I
誌謝 II
目錄 III
圖目 V
表目 IX
第一章緒論 1
1.1 研究動機與範疇 1
1.2 文獻回顧 2
第二章信號分析 4
2.1 時域分析 4
2.1.1 時間歷程 4
2.1.2 自相關函數 5
2.2 幅域分析 6
2.2.1 峰值 6
2.2.2 機率密度函數 6
2.2.3 平均值 8
2.2.4 方差 8
2.2.5 均方值 9
2.2.6 均方根值 9
2.2.7 偏斜度 10
2.2.8 峭度 10
2.2.9 峰值因子 11
2.3 頻域分析 12
2.3.1 幅值譜 12
2.3.2 功率譜密度函數 12
2.3.3 倒頻譜 13
第三章類神經網路 15
3.1 類神經網路定義 15
3.1.1 生物神經元與人工神經元模型 16
3.1.2 類神經網路分類 17
3.1.3 類神經網路的運作 19
3.2 倒傳遞類神經網路 19
3.2.1 網路架構 20
3.2.2 倒傳遞網路演算法 21
3.2.3 倒傳遞網路訓練過程 25
3.2.4 倒傳遞網路測試過程 28
3.3 自我組織映射圖網路 28
3.3.1 SOM網路演算法 29
3.3.2 SOM網路訓練過程 32
3.3.3 SOM測試過程 32
第四章實驗與分析 33
4.1 故障診斷實驗平台相關諸元 33
4.2 實驗流程與架構 35
4.2.1 感測器的選取與安裝 36
4.2.2 實驗條件 38
4.3 故障元件的製作與特徵提取 38
4.3.1轉子不平衡狀態的製作與特徵提取 39
4.3.2 V型皮帶故障狀態的製作與特徵提取 43
4.3.3滾子鏈條故障狀態與特徵提取 49
4.4 型態識別 53
4.4.1 倒傳遞網路訓練 56
4.4.2 倒傳遞網路測試結果 63
4.4.3 使用倒傳遞類神經網路在線上診斷結果 65
4.4.4 自我組織映射圖網路訓練與測試 66
4.4.5 使用自我組織映射圖網路在線上診斷結果 70
4.4.6 故障診斷人機介面 71
4.4.7 特徵探討 74
第五章結論與未來展望 88
5.1 結論 88
5.2 未來展望 89
參考文獻 90

參考文獻

參考文獻
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指導教授

潘敏俊(Min-Chun Pan)

審核日期

2002-7-29

推文