滚动轴承性能退化评估与剩余寿命预测

发布时间：2020-05-07 04:11

【摘要】：滚动轴承作为旋转机械设备中重要的组成零件,其健康状况关乎着整个机械设备是否正常运行。滚动轴承由于使用环境和工作位置多样化,造成相同的轴承使用寿命也不相同。导致轴承失效的原因众多,但主要是疲劳损伤、安装不当以及外界污染等原因造成的轴承断裂以及损坏。如果能够实现对轴承从正常状态到最后完全失效的全过程监测,并对其进行及时维修,实现轴承的主动性维护,将大大降低因轴承造成的经济财产损失以及人员伤亡。本文通过加速度传感器得到滚动轴承的振动信号,采用小波降噪对原始信息进行降噪处理,然后提取轴承的时域、频域以及时频域上的特征信息,并对其进行分析,初步判断轴承的健康状况。在时域上着重对均方根值、峭度值等特征进行探究,提取其振动冲击的时刻以及观察数值走向和趋势,在频域上主要对幅值谱、功率谱和频率均值等特征详细探究,挖掘振动信号中的频域特征。关于时频域,主要利用以上分析得到的冲击时刻进行短时傅里叶变换、Wigner-Viller分布,从中可以明显看到冲击能量的存在。另外提取的小波能量熵也作为时频域上的重要特征。从所得到的熵图中既可以分析出频率特征,也将振动冲击信息提取出来,说明以上方法都具有提取振动信号特征的实用性,具有挖掘振动信号中的反常信号的能力。然后选择针对本文特征降维效果较好的非线性算法ISOMAP对上述特征进行数据简化,既祛除不必要的特征,又防止数据冗余造成的计算量过大所造成的模型效率过低。再与高斯混合模型融合,建立基于对数似然概率的退化指标,采用局部加权回归进行平滑处理提高指标的精确度。并根据概率统计中的3σ法则,建立衰退指标的阈值,完成轴承寿命的退化评估。最后将特征输入到相关向量机模型中进行训练与预测,完成轴承的剩余寿命预测。并采用PCA与T-SNE降维方法进行实验结果对比,验证其特征提取的优劣,实现轴承剩余寿命预测最优结果。
【图文】：

（ａ）无外圈轴承逦（ｂ）无内圈轴承逡逑图２．２特殊结构的滚动轴承逡逑总之，轴承因工作环境以及需求不同，其物理结构也千奇百样。但是其在逡逑机械设备上的作用却不可小觑。因此，，研究轴承的性能及使用时间对工业上的安逡逑全和经济效益具有非常重要的作用。逡逑２．３滚动轴承振动的信号特征逡逑２．３．１时域特征逡逑从轴承振动的信号中，可以得到时域与频域等不同的特征信息，时域信息是逡逑以时间为变量，描绘出信号的波形１２２］。可以根据时域特征参数分辨出信号的变化逡逑情况，从而发现设备是否存在故障。时域上具体分为有量纲和无量纲参数，有量逡逑１０逡逑

逡逑图２．１滚动轴承的物理结构逡逑ｆｉ逦0逡逑（ａ）无外圈轴承逦（ｂ）无内圈轴承逡逑图２．２特殊结构的滚动轴承逡逑总之，轴承因工作环境以及需求不同，其物理结构也千奇百样。但是其在逡逑机械设备上的作用却不可小觑。因此，研究轴承的性能及使用时间对工业上的安逡逑全和经济效益具有非常重要的作用。逡逑２．３滚动轴承振动的信号特征逡逑２．３．１时域特征逡逑从轴承振动的信号中，可以得到时域与频域等不同的特征信息，时域信息是逡逑以时间为变量，描绘出信号的波形１２２］。可以根据时域特征参数分辨出信号的变化逡逑情况，从而发现设备是否存在故障。时域上具体分为有量纲和无量纲参数，有量逡逑１０逡逑
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TH133.33

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本文编号：2652415