基于变分模态分解的滚动轴承故障检测方法研究

发布时间：2021-02-11 03:07

　　滚动轴承作为旋转机械设备的核心组成部件,其运行状况直接影响机械设备的运行甚至是整个系统的稳定。同时滚动轴承也是机械设备的重要故障源之一,设备的大多数故障都与轴承密切相关。在实际的应用中由于轴承加工工艺、现场工作环境和人为操作等因素的影响会造成轴承的损坏,影响设备的正常运行。因此轴承的故障诊断具有十分重要的实际意义。本文主要研究了滚珠型轴承的故障诊断,从轴承振动信号的处理着手,主要研究内容如下:简单地阐述了滚动轴承故障诊断的意义和目的;系统地介绍了滚动轴承的种类、结构、故障特征频率和滚动轴承故障诊断的发展历程等相关知识;对滚动轴承故障信号的特征提取和故障类型模式识别的研究现状进行简单的介绍。介绍了经验模态分解、集合经验模态分解和局部均值分解,针对以上分解方法存在的模态混叠的缺点,引入了基于蛙跳算法优化的变分模态分解,有效地解决了模态混叠现象,同时还避免了分解参数选择的人为客观性。通过对仿真信号和实测信号进行分解验证了基于蛙跳算法优化的变分模态分解方法的可行性和有效性。将初始故障信号经过优化参数的变分模态分解获得一系列的模态函数,利用包络相关谱系数选择最优的分量构成矩阵形式,对矩阵进行奇异... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：98 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

滚珠型轴承

滚动轴承主要由外圈、内圈、滚动体和固定滚动体的保持架四部分组成。滚动??轴承按其形状的结构可以分为：滚珠轴承和滚柱轴承。滚珠轴承的滚动体是圆珠而??滚柱轴承的滚动体是圆柱［３］。??咖??ｍ?］：Ｉ、?图卜２滚柱型轴承??Ｆｉｇ．?１－１?Ｂａｌｌ?ｂｅａｒｉｎｇ?Ｆｉｇ．?１－２?Ｒｏｌｌｅｒ?ｂｅａｒｉｎｇ??１．２．２滚动轴承基本故障频率??

仿真信号图

【参考文献】：
期刊论文
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[3]参数优化变分模态分解方法在滚动轴承早期故障诊断中的应用[J]. 唐贵基,王晓龙.  西安交通大学学报. 2015(05)
[4]路图傅里叶变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 欧璐,于德介.  机械工程学报. 2015(23)
[5]基于时间-小波能量包络谱的滚动轴承特征提取[J]. 周伟强,侯立刚,苏成利.  辽宁石油化工大学学报. 2014(03)
[6]一种改进的用于快速傅里叶变换功率谱中的窄带干扰抑制的方法[J]. 罗新,牛海清,胡日亮,刘访,吴炬卓.  中国电机工程学报. 2013(12)
[7]红外测温技术在氧化锌避雷器故障诊断中的应用[J]. 笪峰,王刚,朱亚飞,张改杰,吴晓文.  陕西电力. 2012(12)
[8]基于模糊逻辑和证据理论的故障诊断方法[J]. 吴晓平,郑之松,付钰.  海军工程大学学报. 2012(01)
[9]基于EMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法[J]. 张超,陈建军,郭迅.  振动与冲击. 2010(10)
[10]基于LMD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法[J]. 程军圣,史美丽,杨宇.  振动与冲击. 2010(08)

博士论文
[1]基于统计学习理论的支持向量机算法研究[D]. 唐发明.华中科技大学 2005

硕士论文
[1]基于共振稀疏分解的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 孙占龙.北京交通大学 2017
[2]基于自适应形态滤波的滚动轴承故障检测与识别[D]. 许廿.沈阳航空航天大学 2017
[3]结晶过程中基于窗口傅里叶变换的时间序列位相提取算法研究[D]. 尚进.中国科学技术大学 2016
[4]基于改进HHT与SVM的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 王德丽.北京交通大学 2016
[5]基于机器学习的数据碎片类型识别技术研究[D]. 王金龙.杭州电子科技大学 2015
[6]滚动轴承故障诊断技术及其工业应用[D]. 李俊卿.郑州大学 2010
[7]基于神经网络的滚动轴承故障诊断研究[D]. 吴歌.哈尔滨工业大学 2008



本文编号：3028421