机械早期故障检测的混沌抑制与阵列随机共振方法

发布时间：2020-03-24 23:18

【摘要】：随着机械运转速度和精密化程度的日益提高,机械系统的非线性将更加突出,可能直接(或间接)导致机械系统的故障,从理论和实验上对这个问题进行研究意义重大,利用非线性动力学方法对机器运行状态早期检测与故障预测的研究显得尤为重要。本文以国家自然科学基金项目“直升机传动链损伤增强检测的非线性动力学理论与方法”和湖南省杰出青年科学基金课题“基于混沌同步-耦合随机共振子阵列的机械故障早期检测与预示方法”为背景,针对滚动轴承的早期故障检测,结合非线性理论,建立了基于非共振参数激励下混沌抑制和阵列随机共振的两种微弱信号检测模型,主要研究内容包括: 1、在对滚动轴承的主要故障模式和故障振动特征的分析以及对Lorenz系统的混沌形态演化过程分析的基础上,提出了利用Lorenz系统混沌抑制的突变特性的微弱周期信号检测方法。 (1)在常用参数空间上,对Lorenz系统参数r的一条轨线的混沌形态演化过程进行了分析,明确Lorenz系统在上述参数空间中随着参数r的变化而展现出的各种状态演化的过程,找到了利于建立模型的系统混沌状态。 (2)基于非共振参数激励混沌抑制原理,利用平均法和重整化方法,建立了基于非共振参数激励下混沌抑制的微弱信号检测模型,通过数值仿真计算,确定了模型的关键参数。 (3)分别针对模型检测的各个因素进行讨论,确定了以该模型为基础的微弱信号检测方法,并以此对轴承故障模拟实验台生成的故障信号进行了检测。 2、为了弥补上述模型检测信号频率方式的不足,以传统随机共振理论为基础,对随机共振的阵列增强效应进行了分析研究,建立了两种随机共振阵列检测模型。 (1)对随机共振的阵列增强效应进行了分析研究,以双稳态系统的随机共振模型为基础,分别建立了耦合随机共振阵列和非耦合随机共振阵列模型,进行了数值仿真计算,并对轴承故障仿真信号以及实测数据进行了分析。 (2)将两种随机共振阵列模型与单个随机共振子模型进行了微弱信号检测性能比较,仿真结果显示,两种随机共振模型的阵列增强效应都很明显,输出信噪比增益显著大于1。
【图文】：

轴承,滚动轴承,轴承振动,异物

国防科学技术大学研究生院硕士学位论文轴承振动发生异常。而引起轴承振动的原因并非只有元件损伤一种，由此，楚轴承振动的各种类型也十分重要。滚动轴承在工作过程中所产生的振动主要可分为三大类，即与轴承的固有有关的振动，与轴承的制造有关的振动，与轴承的使用有关的振动，如图 2.。

频谱,内环,故障仿真,时域波形

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5-40 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 1000000.020.040.06图 2.6 添加噪声后的内环故障仿真信号的时域波形及频谱由图 2.5 可以看到，内环故障信号的幅值调制的情况十分明显，其频与 2.1.2.2 节中介绍的内环故障特征频率一致，振动频率为i rnf ± f(n=简便，，此处的if 即代表前文的iZf ，下同）。图 2.6 中信噪比 SNR = 2.2.2.3 滚动体故障信号仿真滚动体故障信号的时域波形与内环故障信号相似，同样存在幅值调前者的调制频率是滚动体的公转频率（即保持架旋转频率）cf 。因
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TH165.3

【参考文献】