基于经验小波变换与散布熵的滚动轴承故障诊断方法研究

发布时间：2021-01-05 14:56

　　滚动轴承作为旋转机械中应用最为广泛的零件之一,其运行健康状况对旋转机械设备的运行状况产生直接影响。受工作环境、工作强度等因素的影响,轴承的寿命具有很强的不确定性,而轴承一旦发生故障,可能造成经济财产损失甚至人员伤亡。因此,对设备中的滚动轴承进行状态检测和故障诊断具有重要意义。由于工作环境复杂,滚动轴承振动信号往往具有非平稳和非线性特性,常规信号处理方法难以从轴承振动信号中获取有效且稳定的振动信息。经验小波变换（EWT）是最近提出的一种基于傅里叶谱分割和小波变换建立的信号分析方法,能够有效地将一个非平稳和非线性信号自适应地分解为若干个单分量信号之和。同时,为了提取滚动轴承的非线性故障特征,将最近提出的衡量振动信号不规则程度的动力学指标——散布熵（DE）应用于滚动轴承故障特征的表征。论文的主要研究内容及成果如下:1.研究了EWT理论及其性能,通过分析合成信号,将EWT与经验模态分解、局部特征尺度分解方法进行了对比,结果表明,EWT在抑制模态混叠以及分量物理意义等方面更具优势。针对原始傅里叶谱分割方法难以处理频谱复杂滚动轴承信号的问题,提出了改进EWT方法,仿真信号分析结果验证了方法的有效性... 

【文章来源】：安徽工业大学安徽省

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Fourier谱分割示意图

图 2.2 合成信号1x 及其组成号2x 如图 2.3 所示，由二次函数型信号21x ，调频信号22x 以及23 组成：221x 5t; cos(1010)222x t t; cos(7015).0.51cos(50),00.523ttttx ; 2212223x x x x.

图 2.3 合成信号2x 及其组成3x 如图 2.4 所示，由非线性信号31x 以及调幅信号32x 组成：1.2cos(2)131tx ; cos(50)1.5sin(2)132ttx ; 33132x x x.

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于精细复合多尺度熵特征向量相关系数在滚动轴承故障诊断中应用[J]. 叶金义,谢小平,梁烊炀,张福运.  噪声与振动控制. 2018(05)
[2]基于经验小波变换和多核学习的风电功率短期预测[J]. 李军,卓泽赢.  信息与控制. 2018(04)
[3]基于改进经验小波变换的时频分析方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 郑近德,潘海洋,戚晓利,张兴权,刘庆运.  电子学报. 2018(02)
[4]基于经验小波变换的变压器振动信号特征提取[J]. 赵妙颖,许刚.  电力系统自动化. 2017(20)
[5]基于马田系统的滚动轴承初始故障检测和状态监测[J]. 剡昌锋,朱涛,吴黎晓,贝克,郭剑锋.  振动与冲击. 2017(12)
[6]基于复合多尺度熵与拉普拉斯支持向量机的滚动轴承故障诊断方法[J]. 代俊习,郑近德,潘海洋,潘紫微.  中国机械工程. 2017(11)
[7]基于VMD与多特征融合的齿轮故障诊断方法[J]. 王建国,陈帅,张超.  机械传动. 2017(03)
[8]齿轮传动系统故障诊断技术的研究进展[J]. 王靖岳,王浩天,郭立新.  机械传动. 2016(08)
[9]国内外轴承钢的现状与发展趋势[J]. 李昭昆,雷建中,徐海峰,俞峰,董瀚,曹文全.  钢铁研究学报. 2016(03)
[10]基于噪声辅助多元经验模态分解和多尺度形态学的滚动轴承故障诊断方法[J]. 武哲,杨绍普,任彬,马新娜,张建超.  振动与冲击. 2016(04)

博士论文
[1]基于能量耗损的机械设备故障诊断理论与方法研究[D]. 肖海兵.华南理工大学 2013
[2]基于熵的表面肌电信号特征提取研究[D]. 陈伟婷.上海交通大学 2008



本文编号：2958862