滚动轴承故障信号特征提取技术研究

发布时间：2020-07-27 11:58

【摘要】： 机械故障诊断包括信号测量、特征提取、状态诊断和状态分析四个步骤,其中最关键的问题是故障信号的特征提取。旋转机械在机械设备中应用最广,是设备状态监测与故障诊断的重点。本文以滚动轴承为研究对象,应用新理论,提出轴承故障信号特征提取的新方法。针对滚动轴承故障信号的非平稳、非高斯的特点,论文中应用循环平稳理论的循环谱密度分析法和高阶理论的双谱分析法,分别就滚动轴承在正常、内圈故障和滚动体故障状态运行下,对其中的振动信号做故障特征提取并进行了故障诊断。论文主要完成以下研究工作: 1、滚动轴承振动特性分析并进行实验安排。本章首先给出了滚动轴承常见的几种故障形式和形成原因;针对滚动轴承的典型结构分析其振动类型;在此基础上,对滚动轴承的特征频率做出分析;最后对实验安排进行简单的介绍。 2、在介绍小波理论的基础上,着重研究了小波在信号处理中的消噪和多分辨率分解,并进行仿真验证;以滚动轴承故障信号为例进行小波去噪,为以后的故障信号处理及特征提取作铺垫。 3、针对滚动轴承振动信号的非平稳特性,论述了其循环平稳性,建立了一个滚动轴承幅值调制振动信号的模型,讨论了其循环平稳性;论文理论上证明了循环自相关函数分析方法和循环谱密度函数具有解调性,并通过对模型信号的仿真分析,验证了循环自相关函数和循环谱密度函数可以有效地从调幅振动信号中分离出调制信息,达到调制信号解调的目的;在此基础上重点讨论了其循环自相关函数和循环谱密度函数的解调性。最后对实验中的滚动轴承数据进行分析仿真,成功地应用到了滚动轴承的故障特征提取中,但从结果中可以看出,由于信号中的噪声干扰严重,图中还是存在很多干扰成分,得到的结果也不是十分理想。 4、针对前面分析结果中的噪声干扰,结合滚动轴承故障信号的非高斯特点,分析研究了高阶统计量理论;论证了高阶统计量对高斯噪声的免疫特性;提出了小波多分辨率分解与双谱分析方法及其切片的结合在滚动轴承故障诊断中的应用;将双谱分析法及其切片应用于实测的滚动轴承故障信号的特征提取中,对正常、内圈故障和滚动体故障的振动信号进行了分析,在各种运行状态下分别得到了各自的故障频率,从而有效地对滚动轴承的故障运行状态作出判断;并得到了比较理想的结果。
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TH165.3
【图文】：

时域波形,循环平稳,二次变换,调性

图 4-2 循环均值Fig．4-2 Circulation mean信号 x (t)的时域波形，从图中可以观察到是循环均值αxM1，正如式（4-3)推导的结果中心以调制频率 150Hz 为间隔左右对称的x (t)的确代表了一个循环平稳过程，也就是4-2 也明确地证实了循环均值αxM1并不具备的解调性分析[57]7)所描述的调幅信号 x(t)的二阶循环平稳本章采用延时非对称二次变换的形式，可)cos[2()]{1cos(22AftBfaa+=++ +τπτθπ

结构图,滚动轴承,结构图,滚动体

应该要先熟悉一下滚动轴承的振动和故障机理。2.3.1 滚动轴承的典型结构滚动轴承的典型结构如图2-1所示，它由内圈、外圈、滚动体和保持架四部分组成。内圈、外圈分别与轴颈及轴承座装配在一起。在大多数情况下外圈不动，而内圈随轴回转。滚动体是滚动轴承的核心元件，它使得相对运动表面间的滑动摩擦变为滚动摩擦。滚动体的形式有球形、圆柱形、锥柱形和鼓形等等。滚动体可在内、外圈滚道上进行滚动。

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20（3）试验说明1）将实验设备按照图2-2所示连接好，图2-3为电机轴承故障实验台示意图，图2-4为可见测点分布和传感器测量方向(z轴方向由点和叉表示，点表示垂直纸面向里，叉表示垂直在纸面向外)。图 2-2 试验设备连接示意图Fig．2-2 Connection diagram of test equipment图 2-3 电机轴承故障模拟实验台示意图Fig．2-3 Sketch map of motor bearing fault simulation test-bedxyyx传感器1传感器2zz图 2-4 传感器的测量方?

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