滚动轴承故障特征提取与应用研究

发布时间：2020-05-15 10:18

【摘要】： 滚动轴承是机械设备中常用、关键的零部件,其工作状态是否正常直接关系到整台机组乃至整条生产线的生产质量和安全。研究滚动轴承的监测和诊断技术,对于避免重大事故及变革维修体制等具有重要的理论研究价值和实际应用意义。 本文根据滚动轴承近似对称的结构特征及当轴承元件出现损伤时,由损伤点引起冲击会激发轴承系统固有频率的现象,分析了轴承故障特征信号的幅值调制特征模型。并针对轴承故障特征信号表现出的周期特性这一现象,深入研究了基于循环平稳信号处理的滚动轴承故障特征提取方法。无论是循环平稳解调方法还是传统的包络解调方法,直接对信噪比低的轴承故障振动信号进行解调分析时,其解调性能都非常有限。关键的问题是如何滤出信号中含有丰富故障特征信息的某一频带的信号,在进行相应的解调分析才能获得较好的解调效果。 为确定轴承故障特征信息所在的频段位置,本文采用谱峭度分析的方法来进行实现。谱峭度作为一种统计量可以检测出信号中周期性的冲击成分,即轴承故障特征信息,并能确定它们在频域中的位置。这为对原始信号进行带通滤波时滤波器的参数设置提供了理论上的指导,有利于提高对信号进行后续的循环平稳分析或包络谱分析的精度。为此本文提出了一种基于小波包滤波的谱峭度法,并结合理论与实际应用分析了其优越性。 最后将谱峭度法结合小波系数包络分析,循环平稳分析,对轴承故障模型仿真信号及实测轴承故障振动信号进行了分析处理,证明本文方法有助于滚动轴承故障识别准确性的提高。同时极大的减小计算量,提高了其在故障诊断中的实用性,促进了模式识别的发展。
【图文】：

一一对式 (2.12)中的仿真信号取天=15价，关=300价，A=1，0=0，采样率为2000Hz，采样时间1秒，对仿真信号进行循环自相关函数计算，其三维图如图2.2所示，，可以看出部分循环自相关函数幅值随延时会按特定频率变化。

Fig.2.2下比ee一 dimensionalPlotofeyclie一 autoeorrelationfunetionofsimulationAMsignal以后本文做二阶循环平稳分析时只取:=O的切片，即平方谱分析。仿真信号时域图及平方谱如图2.3所示。从中可以看到循环频率低频段有调制频率15Hz及其二倍频峰值，在高频段可以看到在频率为载波频率30OHZ两倍的600Hz处有峰值，其两侧含有调制频率为15HZ的边频带。即从低频段或高频段均可解调出调制频率。本文中以后将仅含有调制频率信息的循环频率范围称为循环频率低频段，而含有两倍载波频率及其两侧调制频率边频带的频段称为循环频率高频段。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TH133.33

【引证文献】

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本文编号：2664875