基于HHT的滚动轴承故障诊断的理论与方法研究

发布时间：2020-06-25 05:43

【摘要】： 轴承是旋转机械装备的关键部件,且在中低速和无法使用液压系统的情况下多采用滚动轴承。由于滚动轴承的结构特性,使得滚动轴承是机械部件中比较容易出现故障的部件之一。滚动轴承的性能制约了机械产品整体性能的提高,并且对于直升机和其他航天产品,其滚动轴承出现故障后如不能及时处理可能会造成灾难性事故。 本文结合滚动轴承故障诊断的实际需求,在总结传统轴承故障诊断方法的基础上,结合小波变换和HHT方法的优点,提出了基于改进NS-EMD的滚动轴承故障诊断方法。 1、时频分析是处理非线性、非平稳信号的有效方法,大多数时频分析方法是基于传统傅里叶变换,因此这些方法的效果受到傅里叶变换的制约,在实际应用中也受傅里叶变换自身局限性的影响。本文详细介绍了各种时频分析方法的理论、特点,分析了各自的优势、应用范围及其局限性。 2、EMD方法能够自适应地将信号分解成一系列IMF分量之和,且分解的结果都有明确的物理意义。本文对EMD方法的相关概念、理论、方法等进行了详细介绍,并结合仿真信号进行了分析,从而验证了EMD方法的有效性和准确性。 3、目前,EMD方法在应用中还存在着筛选判据、端点效应、模态混叠等问题。本文通过研究小波变换和EMD分解各自的优势和特点,介绍了利用小波降噪结合EMD的方法,减少了无意义IMF的产生,提高了EMD分解的效果。 4、从瞬时频率的概念出发,引出了NS-EMD方法。该方法能够对IMF信号进行AM-FM解调,将IMF分成调幅信号和调频信号两部分。本文深入研究了NS-EMD方法,并指出其在处理实际信号过程中的不足,提出改进措施,减小了迭代过程给实际信号带来的扭曲失真,提高了标准化方法的精度。 5、在对滚动轴承特性与故障机理研究的基础之上,本文基于改进的NS-EMD方法,提出了两种滚动轴承故障诊断方法。这两种方法算法简单高效且大大提高了瞬时频率和瞬时幅值的计算精度,从而增大了故障频率计算的准确性,能够准确判别滚动轴承的故障部位,在工程领域具有较好的应用价值。
【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】：2009
【分类号】：TH133.33;TH165.3
【图文】：

第 18 页法的特点到今天，已经在许多领域中得到广泛高效内容可以看出，EMD 的过程是一个条理实际的信号分解过程中，利用 EMD 基于成若干满足特定条件的 IMF 分量。这些瞬时幅值与瞬时频率可以很大程度地提产生。EMD 方法在整个“筛分”过程样要预先选择基函数。在 EMD 的分解

信号边界上会出现失真的现象，叫做“吉在“吉布斯”现象，但是如果采用直接时间算法不会在小波分量间传递，但 HHT 过程会使得边界传递下去，最终引起较大摆动，而使得到的分解这个问题提出了利用“特征波”对原始信号进行法所面临的边界问题仍未完全解决。后续的研究方法，如包络延拓法[31]、波形匹配预测法[31]、边界30]、神经网络延拓法[33]、镜像延拓法[34]和应用 A法[35]等，但是这些方法仍无法根本解决 HHT 方法响。叠的问题。试验表明，EMD 方法在大多数情况相符。但是，试验也发现，当强信号混有间歇小噪果不尽如人意，会有很大误差。轴承故障机理研究现状

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本文编号：2728943