基于声发射的轴承滚动接触疲劳在线检测

发布时间：2017-12-29 19:20

  本文关键词：基于声发射的轴承滚动接触疲劳在线检测　出处：《燕山大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：滚动接触疲劳是机械零部件的主要失效形式之一。滚动接触疲劳的发生往往具有隐蔽性,疲劳破坏具有突发性,因此对滚动接触疲劳的实时检测具有重大意义。本文针对国内外声发射技术在滚动接触疲劳检测的应用现状,提出了一种基于声发射的滚动接触疲劳智能在线检测系统方案,并将该系统应用到轴承的滚动接触疲劳试验机在线检测中。主要研究工作如下:首先,研究了滚动接触疲劳检测的声发射信号处理方法。通过对声发射信号的滤波减噪、特征提取、特征选择和模式识别实现滚动接触疲劳的检测。在特征提取中,用小波分解、经验模态分解和局域均值分解等现代信号处理方法,分别提取滚动接触疲劳声发射信号的能量谱、信息熵谱以及AR模型参数矩三种特征;采用主元分析法对提取到的特征进行选择;利用人工智能神经网络和支持向量机等智能模式识别技术对试件的疲劳状态进行识别。其次,设计了基于声发射的滚动接触疲劳在线检测系统。该系统的硬件部分由杠杆加载滚动接触疲劳试验机和声发射信号采集系统组成;软件部分由数据采集、去噪处理、特征提取及选择、模式识别、界面显示和文件管理六个模块组成。同时研究了声发射采集卡采集参数的优化配置。最后,对滚动接触劳在线检测系统进行了试验验证。通过试验数据滤波减噪、特征提取和模式识别,将试验结果和试件在体视显微镜下的图样分析对比,对系统的有效性进行验证。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH133.3

【参考文献】

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本文编号：1351523