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研究生:張俊良
論文名稱:以黃愕法與多尺度熵分析工具機單螺帽預壓力失效之研究
指導教授:黃宜正黃宜正引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立彰化師範大學
系所名稱:機電工程學系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:73
中文關鍵詞:黃愕法多尺度熵滾珠導螺桿預壓力失效
外文關鍵詞:Hilbert Huang TransformMultiscale entropyBall Screw Preload Loss
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本研究目的在於分析馬達轉動滾珠導螺桿之扭矩電流訊號,因預壓力的增減會直接反映在馬達扭矩,並藉以了解不同預壓力之滾珠導螺桿在運轉中不同的複雜變化,本研究考慮了訊號的複雜度關係與系統運作的可靠判斷區間,首先建立一座工業級工具機進給平臺系統,在實驗中固定其他影響條件,更換最大動負載2%、4%、6%預壓力之單螺帽滾珠導螺桿,擷取馬達不同轉速下之扭矩電流訊號,再藉由黃愕法與多尺度熵觀察馬達扭矩的規律性,以判斷滾珠導螺桿預壓失效。
Abstract
Purpose of this study is to analyze the preload loss of ball screws by the motor torque current signal. The preload loss signal will be acquisitioned from the motor torque current. The current indicates the complexity of varied preload values. This study investigates the signal complexity and determines the reliability zone of current signal. The first step is to set up a industrial machine tool with high speed motion table. Maximum dynamic load of 2%, 4%, and 6% are conducted experimentally. In this study the preload features are extracted and discriminated using the Hilbert-Huang Transform (HHT) and Multiscale entropy (MSE) method. The starting torque and consecutive quasi steady state constant currents of the machine tool table are conducted experimentally. The test results show the prognostic status of ball screw preload loss can be envisaged by the proposed methodology.




Keywords: Hilbert Huang Transform, Multiscale entropy, Ball Screw Preload Loss

中文摘要 I
Abstract III
表目錄 VI
圖目錄 VII
第一章 緒論 1
1-1 研究動機 1
1-2 文獻回顧 1
1-3 章節概要 2
第二章 單螺帽單軸進給測試平台介紹 4
2-1 運動控制 4
2-1-1 控制器 4
2-1-2 伺服馬達 7
2-2 油冷循環機 12
2-3 滾珠導螺桿介紹 14
2-3-1 滾珠導螺桿之種類 14
2-3-2 滾珠導螺桿之預壓方式 17
2-3-3 滾珠導螺桿之預壓力 19
2-4 實驗架構 21
第三章 希伯特黃轉換(Hilbert Huang Transform, HHT) 22
3-1 瞬間頻率(Instantaneous Frequency) 23
3-2 內稟模態函數(Intrinsic mode functions, IMF) 27
3-3 經驗模態分解法(Empirical Mode Decomposition Method, EMD) 28
3-4 希爾伯特頻譜(Hilbert spectrum) 33
第四章 多尺度熵(Multiscale Entropy) 36
4-1 訊息熵(Information Entropy) 36
4-1-1 Kolmogorov-Sinai (KS)熵 38
4-1-2 K2熵 39
4-1-3 ER熵 39
4-2 近似熵(Approximate entropy) 40
4-3 取樣熵(Sample entropy) 41
4-4 多尺度熵(Multiscale entropy,MSE) 43
第五章 實驗數據分析 45
5-1 滾珠導螺桿預壓力分析 45
5-2 滾珠導螺桿預拉力分析 67
第六章 結論與展望 69
6-1 結論與討論 69
6-2 未來展望 70
參考資料 71
表目錄
表2-1 控制器規格表 6
表2-2 伺服馬達之特性 8
表2-3 步進馬達與伺服馬達之比較表 11
表2-4 馬達規格表 12
表2-5 油冷循環機之規格表 13
表2-6 螺桿規格表 20


圖目錄
圖2-1 單螺帽單軸進給測試平台 4
圖2-2 LNC-M310i控制器之操作介面 5
圖2-3 伺服馬達分類 7
圖2-4 直流馬達內部示意圖 9
圖2-5 交流馬達內部示意圖 9
圖2-6 台達電伺服馬達與驅動器銘牌 12
圖2-7 油冷循環機DO-4PS 13
圖2-8 滾珠導螺桿示意圖 14
圖2-9 外循環式滾珠導螺桿 15
圖2-10 內循環式滾珠導螺桿 15
圖2-11 端蓋式滾珠導螺桿 16
圖 2-12 螺帽分類表 16
圖2-13 定位預壓 17
圖2-14定壓預壓 17
圖2-15 P-type預壓 18
圖2-16 Z-type預壓 18
圖 2-17 預壓扭矩變動 19
圖2-18 實驗架構圖 21
圖3-1 希爾伯特黃轉換架構 23
圖3-2 (A)相位平面對 (a) α = 0; (b) α< 1; (c) α > 1 (B)將原式展開的相位函數(C)計算 的瞬間頻率 26
圖3-3典型的內稟模態函數 27
圖3-4 經驗模態分解篩濾流程: (a) 原始資料以細線表示 (b) 點虛線為上下包絡線,粗體線為均值 (c)原始資料與第一個分量之差,零均值以下的負值區存有一個不合條件的相對極大值 30
圖3-5經驗模態分解後的內稟模態函數與趨勢表示圖 32
圖3-6 (a)往復運動扭矩與轉速圖,(b)瞬間扭矩的希爾伯特頻譜表示 34
圖3-7 (a)穩速下的扭矩電流訊號,(b)穩速下的希爾伯特頻譜,(c) 穩速下的希爾伯特邊際譜 35
圖4-1三個可能性的分解 36
圖4-2 取樣熵處理過程 42
圖4-3多尺度式意圖 43
圖5-1 紫色雜訊(Violet noise)在不同尺度下之訊號表示與其對應之熵值 45
圖5-2 紫色雜訊在各個尺度下的熵值 46
圖5-3 棕色雜訊(Brown noise)在不同尺度下之訊號表示與其對應之熵值 46
圖5-4 紫色雜訊與棕色雜訊在各個尺度下的熵值 47
圖5-5 300rpm與600rpm之多尺度熵分析結果 48
圖5-6 1500rpm與1800rpm之多尺度熵分析結果 49
圖5-7 2700rpm與3000rpm之多尺度熵分析結果 49
圖5-8 不同預壓力在各個穩態轉速下的電流值關係圖 49
圖5-9 以經驗模態分解出10組本質模態函數與資料趨勢 51
圖 5-10 在圖5-8各個內稟態函數之希爾伯特頻譜表示 55
圖5-11 在圖5-7中的(a)原始訊號與(b)IMF7之希爾伯特頻譜表示 56
圖5-12 暫態階段的扭矩(紅框)與穩定階段的扭矩(藍框) 56
圖5-13 (a)穩定階段的扭矩與(b) 暫態階段的扭矩趨勢比較圖 57
圖5-14 不同預壓力在300rpm之第4組本質模態函數與原始訊號比較圖,其中紅框為馬達的瞬間扭矩,綠框則為穩定扭矩 60
圖5-15不同預壓力在1500rpm之第4組本質模態函數與原始訊號比較圖,紅框為馬達的瞬間扭矩,綠框則為穩定扭矩 61
圖5-16不同預壓力在3000rpm之第4組本質模態函數與原始訊號比較圖,紅框為馬達的瞬間扭矩,綠框則為穩定扭矩 63
圖 5-17 不同預壓力之瞬間轉矩在各個轉速下的熵值 64
圖5-18 (a)紫色雜訊與棕色雜訊混合結果 (b)經驗模態分解法 65
圖5-19 白雜訊(White noise)、閃爍雜訊(Flicker noise, 1/f)、、棕色雜訊(Brown noise)與紫色雜訊(Violet noise)之多尺度熵執行結果 66
圖5-20 在圖5-18(b)之各個本質模態函數的趨勢 66
圖5-21 在圖5-9中所有的內稟模態函數之多尺度熵值分佈 67
圖5-22 預壓與拉伸對馬達轉矩之影響 68
圖5-23 上圖為不同預壓之多尺度熵表示,下圖為預壓相對預拉的影響 69


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