振动信号滤波方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

发布时间：2020-12-22 06:17

　　滚动轴承广泛应用于航空航天、交通运输以及风力发电等行业。由于滚动轴承在这些行业中长期处于运行状态甚至高速重载的恶劣运行环境,使得滚动轴承极易出现故障。如果系统在可控制的区域运行时能够发现并诊断轴承的早期故障,可以避免异常失效事件发生,减少经济损失。因此,对滚动轴承开展诊断研究具有重大的意义。然而,在实际情况中,轴承所处的工作环境存在大量的干扰源,比如齿轮、轴等其他旋转部件。为了解决这一问题,对实际振动信号进行滤波并提取关键信息成为解决轴承故障诊断问题的一个有效途径。本文以滚动轴承为研究对象,以对其早期故障诊断为研究目标,以滤波器构造和滤波器参数优化两个方面作为研究主线,改进并提出了三种基于振动信号滤波的故障诊断方法。本文主要的研究工作以及创新点如下:(1)局部均值分解作为一种新型的自适应滤波器,其信号分解精度受到筛分停止准则预置参数的影响。为此,本文提出一种避免人为设置筛分停止准则阈值参数的自适应筛分停止准则,并且同时考虑局部均值分解中存在的三大问题,即边界条件、包络估计和筛分停止准则,对局部均值分解进行系统性改进,从而进一步提升了其对振动信号的分解效果。(2)峭度图是一种经典的滤波频... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

外圈表面早期疲劳脱落[51]

第二章 理论基础图 2-7 电流通过产生的电槽[51]承故障的最常见原因之一，由于润滑条件差轴承的表面。由于这些被污染的微小异物在的旋转运动使这些刮痕更大，这些现象改变磨损慢慢发展为裂纹、凹陷以及表面粗糙的

【参考文献】：
期刊论文
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[10]基于B样条插值的局部均值分解方法研究[J]. 王明达,张来斌,梁伟,段礼祥.  振动与冲击. 2010(11)

博士论文
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本文编号：2931288