發(fā)布時(shí)間：2020-12-13 09:53

　　在自動(dòng)化生產(chǎn)過(guò)程中,振動(dòng)篩起著重要的作用。由于長(zhǎng)期高強(qiáng)度的機(jī)械運(yùn)轉(zhuǎn)、振動(dòng)篩大梁、側(cè)板、支撐彈簧等應(yīng)力集中部位易出現(xiàn)疲勞裂紋,成為設(shè)備安全生產(chǎn)的隱患,因此需要對(duì)振動(dòng)篩進(jìn)行定期檢測(cè),傳統(tǒng)的檢測(cè)方法依賴檢測(cè)人員的經(jīng)驗(yàn),缺乏系統(tǒng)的檢測(cè)流程,這樣的檢測(cè)手段并不可靠,本文提出了一種振動(dòng)篩裂紋電渦流C掃描成像檢測(cè)方法,通過(guò)仿真分析和實(shí)驗(yàn)研究,實(shí)現(xiàn)了裂紋的定量化檢測(cè),本文主要工作如下:第二章建立了簡(jiǎn)化的振動(dòng)篩有限元模型。利用Ansys Maxwell軟件建立不同深度裂紋的有限元平板模型,仿真分析了不同深度裂紋對(duì)電渦流探頭響應(yīng)信號(hào)的影響,仿真結(jié)果對(duì)裂紋量化檢測(cè)提供理論支撐。第三章設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了電渦流檢測(cè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為渦流檢測(cè)儀器、三維運(yùn)動(dòng)控制平臺(tái)、上位機(jī)軟件三個(gè)部分,能夠?qū)崿F(xiàn)檢測(cè)過(guò)程的自動(dòng)化,為后續(xù)實(shí)驗(yàn)研究提供工具支持。第四章實(shí)現(xiàn)了缺陷的自動(dòng)化識(shí)別與分類優(yōu)化。首先,利用電渦流實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)表面裂紋和亞表面裂紋進(jìn)行C掃描,獲得了試件的缺陷信號(hào),繪制了裂紋C掃描圖像。其次,運(yùn)用了基于支持向量機(jī)模型的缺陷識(shí)別算法,并結(jié)合粒子群算法優(yōu)化該模型參數(shù),實(shí)現(xiàn)了缺陷的自動(dòng)識(shí)別。最后,為優(yōu)化識(shí)別精度,需要對(duì)缺陷識(shí)別過(guò)程中的... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：98 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

振動(dòng)篩實(shí)物圖

圖 1-2 開(kāi)裂的振動(dòng)篩側(cè)板實(shí)物圖Figure 1-2 Broken vibrating screen spring篩定期檢測(cè)的必要性：1.振動(dòng)篩的故障將會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)不能正常經(jīng)濟(jì)損失，甚至?xí)��?dǎo)致機(jī)毀人亡的事故，因此，對(duì)振動(dòng)篩的定早檢測(cè)出振動(dòng)篩上的缺陷，實(shí)現(xiàn)故障的早期診斷和預(yù)報(bào)，能線上設(shè)備的故障率，使洗煤廠的生產(chǎn)計(jì)劃得到保障振動(dòng)篩構(gòu)件進(jìn)行疲勞損傷分析，判斷其損傷的階段，可以及或者判斷構(gòu)件剩余的使用壽命，對(duì)保證振動(dòng)篩安全穩(wěn)定的運(yùn)行義和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。振動(dòng)篩構(gòu)件的損傷主要是由疲勞裂紋引起，疲構(gòu)件上的發(fā)展大致可以分為一下幾個(gè)階段：第一階段——振動(dòng)構(gòu)或亞結(jié)構(gòu)變化，疲勞裂紋出現(xiàn)；第二階段——微觀裂紋出現(xiàn)形成主導(dǎo)裂紋，從裂紋生長(zhǎng)過(guò)程上來(lái)看，這一階段的主導(dǎo)裂紋生與擴(kuò)展之間的分界線，形成主導(dǎo)裂紋后可能會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)篩構(gòu)三階段——宏觀裂紋出現(xiàn)，并持續(xù)穩(wěn)定地?cái)U(kuò)展；第四階段——

碩士學(xué)位論文實(shí)現(xiàn)試件上裂紋量化識(shí)別，降低在檢測(cè)過(guò)程中對(duì)渦流檢測(cè)信號(hào)計(jì)算機(jī)人工智能被引用到渦流檢測(cè)技術(shù)中，在裂紋的檢測(cè)階段裝置移動(dòng)路徑，實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)過(guò)程的自動(dòng)化；在數(shù)據(jù)分析階段，紋實(shí)行定量化檢測(cè)，同時(shí)根據(jù)渦流檢測(cè)數(shù)據(jù)重構(gòu)出裂紋分布圖區(qū)域的受損情況。研究主要包括渦流 C 掃描成像、成像系統(tǒng)定量化研究三個(gè)方面[30]-[35]。）渦流 C 掃描成像 C 掃描成像顯示的是平行于掃描面的檢測(cè)圖像。探頭在被檢掃查，圖像上的二維坐標(biāo)對(duì)應(yīng)探頭的掃查位置，獲取檢測(cè)區(qū)圖 1-3 所示，從掃描圖像上可以直觀、清晰地看到檢測(cè)區(qū)域缺流 C 掃描成像檢測(cè)技術(shù)原理簡(jiǎn)單、檢測(cè)結(jié)果直觀，越來(lái)越受

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]面向脈沖渦流熱成像的激勵(lì)電源特性研究[J]. 唐波,方旭,侯德鑫,葉樹(shù)亮.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2018(01)
[2]鐵磁材料表面裂紋的渦流熱成像檢測(cè)[J]. 閆會(huì)朋,楊正偉,田干,明安波,張煒.  無(wú)損檢測(cè). 2017(03)
[3]有限角度水浸超聲檢測(cè)空間復(fù)合成像[J]. 胡宏偉,王澤湘,王向紅,徐娜.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2016(05)
[4]基于遠(yuǎn)場(chǎng)渦流的管道局部缺陷定量評(píng)估方法[J]. 張蕓,張偉,師奕兵,王志剛,羅清旺.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2016(03)
[5]基于SVM分類的紅外艦船目標(biāo)識(shí)別[J]. 張迪飛,張金鎖,姚克明,成明偉,吳永國(guó).  紅外與激光工程. 2016(01)
[6]基于ANSYS的多層振動(dòng)篩側(cè)板開(kāi)裂研究[J]. 蔣文志,劉云飛,薛闊,李晨光,高陽(yáng).  山東交通學(xué)院學(xué)報(bào). 2015(03)
[7]新型鎖相放大器的設(shè)計(jì)[J]. 胡華,鐘潔.  電子測(cè)量技術(shù). 2014(08)
[8]管道裂紋遠(yuǎn)場(chǎng)渦流檢測(cè)的定量反演方法研究[J]. 張偉,師奕兵,王志剛,敖永才.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2013(08)
[9]金屬管件電渦流檢測(cè)偏心效應(yīng)的解析建模與仿真[J]. 范孟豹,尹亞丹,曹丙花.  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2012(30)
[10]基于改進(jìn)Sobel算子的邊緣檢測(cè)算法的研究[J]. 何春華,張雪飛,胡迎春.  光學(xué)技術(shù). 2012(03)

博士論文
[1]大型振動(dòng)篩大梁裂紋故障診斷方法研究[D]. 薛光輝.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京） 2010



本文編號(hào)：2914358