禹州输送机定做

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     振动筛裂纹损伤检测及趋势分析在神经网络辨识模型的基础上，提出了由模型参数的统计学特征对振动筛进行裂纹损伤检测及趋势分析的方法。由实测振动信号建立研究对象的神经网络辨识模型，分析辨识模型的虚拟激励下的响应信号频域特征，并对辨识模型的权值进行统计特性研究，由分析结果可以有效地检测振动筛的结构裂纹。将这种分析方法应用到工业现场振动筛裂纹发展趋势的研究上，取得了良好的效果。振动筛主要用来脱泥、脱介、分级和脱水，是一种散物料分级的主要设备。振动筛在工作中受到激振力及物料在筛面上运动的作用力等，使得各构件承受大的应变，运行一段时间后，在应变力集中的部位产生疲劳裂纹直至发生疲劳断裂，这种现象在大型振动筛中更容易出现，严重影响生产。将振动筛的物理模型作为研究对象，将加速度传感器安装到筛帮上，监测振动筛的工作状况，分析其在不同工况下的动态特性，找出其损伤检测的有效方法，并将该方法应用到工业现场振动筛裂纹趋势发展的研究上。模型振动筛损伤检测研究振动筛的工作环境是非常恶劣的，在频率为１６．６Ｈｚ的正弦激励下长期连续工作，并受到介质液体侵蚀和煤泥水以及被洗选物料的冲击，极易产生裂纹。图１为工业生产中使用的振动筛的比例缩小物理模型筛，工作参数设置与实际工作振动筛相似。在此模型筛的{dy}根下横梁中部存在裂纹。在筛体直线振动的方向，由于裂纹的存在而产生的异常振动远远小于强迫振动的水平，对裂纹的诊断帮助不是很大。所以，所以选择垂直于筛帮的振动（此方向的振动处于混沌状态）信号进行裂纹检测。