强噪声背景下滚动轴承微弱特征提取及故障诊断研究
发布时间：2021-02-18 05:17
滚动轴承作为旋转机械中应用最广泛的关键零部件之一,恶劣的工作环境导致其故障频发,从而影响整台设备的运行,轻则导致整个生产链停产,造成一定经济损失,重则导致灾难性的人员伤亡和严重的社会危害。因此,开展滚动轴承故障诊断技术研究,尤其对早期故障诊断进行研究具有重要的科学理论意义和工程应用价值。然而在实际工程中,滚动轴承早期故障特征本身比较微弱,再加上诸多因素的影响,导致故障诊断中获得的必然是信噪比极低的强噪声污染信号,给滚动轴承故障诊断带来一定难度。为此,本文以随机共振理论为基础,提出了两种强噪声背景下的微弱特征提取方法,为滚动轴承早期故障诊断提供一定的参考,具体如下:首先,结合滚动轴承常见失效模式,对滚动轴承振动机理进行了概括,并搭建滚动轴承故障模拟实验台,分析了不同元件故障时的振动信号特征。其次,介绍了经典双稳态随机共振理论及其微弱特征检测机制,并针对经典双稳态模型的输出饱和特性,建立了分段线性非饱和随机共振模型,进而提出了自适应分段线性随机共振方法,用于微弱特征提取。该方法基于普通变尺度原理对大参数信号进行预处理,使其满足随机共振要求;采用量子粒子群算法搜索分段线性系统的最优参数,获得...
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：106 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
滚动轴承故障模拟实验台轴测图
2 滚动轴承失效模式及振动特性分析个橡胶地脚支撑；加载装置包括磁粉制动器（9）和弹簧加载装置（13），其中磁粉制动器通过制动器控制箱（10）调节制动力矩大小，加载弹簧装置通过丝杠螺母传动机构（12）调节径向力大小，整个加载装置可以用来模拟轴承实际工况下所受的周向和径向载荷。本实验台通过更换被测滚动轴承，能够模拟内圈、滚子及外圈等部件的故障，并获得不同载荷和转速下的振动信号。滚动轴承故障模拟实验台的实物图如图 2-4 所示。
即可实现信号采集。表 2-2 1A102E 加速度传感器参数表Table 2-2 Parameters of the 1A102E accelerometer灵敏度 量程 频响范围 谐振频率 工作温度 安装方式1mV/g 0~5000g 0.5~10kHz >35kHz -40~120oC 永磁吸盘固定表 2-3 NI 9234 数据采集卡参数表Table 2-3 Parameters of the NI 9234 data acquisition card通道数 分辨率 采样率 带宽 同步采样 工作温度 输入电压4 24bits 51.2KS/s 23.04kHz 是 -40~70oC ±5V表 2-4 NI cDAQ-9174 插卡箱参数表Table 2-4 Parameters of the NI cDAQ-9174 card box插槽数 分辨率 总功率 工作冲击 随机振动 工作温度 输入电压4 32bits 15W 30g 0.3g -20~55oC 9~30V
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多稳态随机共振的轴承微弱故障信号检测[J]. 冯毅,陆宝春,张登峰. 振动.测试与诊断. 2016(06)
[2]基于Duffing振子的信号频谱重构随机共振研究[J]. 赖志慧,饶锡新,刘建胜,冷永刚. 振动与冲击. 2016(21)
[3]Teager能量算子结合MCKD的滚动轴承早期故障识别[J]. 刘尚坤,唐贵基,何玉灵. 振动与冲击. 2016(15)
[4]变分模态分解方法及其在滚动轴承早期故障诊断中的应用[J]. 唐贵基,王晓龙. 振动工程学报. 2016(04)
[5]基于变分模态分解和Teager能量算子的滚动轴承故障特征提取[J]. 马增强,李亚超,刘政,谷朝健. 振动与冲击. 2016(13)
[6]基于流形-奇异值熵的滚动轴承故障特征提取[J]. 王奉涛,陈守海,闫达文,朱泓,崔立明,王雷. 振动.测试与诊断. 2016(02)
[7]轴承过盈配合量对主轴动力学特性的影响[J]. 郭铁能,马小超,谷昀超,陈剑科. 北京工业大学学报. 2016(01)
[8]基于瞬时故障特征频率趋势线和故障特征阶比模板的变转速滚动轴承故障诊断[J]. 王天杨,李建勇,程卫东. 振动工程学报. 2015(06)
[9]基于LMD能量特征的滚动轴承故障诊断方法[J]. 石瑞敏,杨兆建. 振动.测试与诊断. 2015(05)
[10]基于变参数随机共振和归一化变换的时变信号检测与恢复[J]. 张海滨,何清波,孔凡让. 电子与信息学报. 2015(09)
博士论文
[1]滚动轴承磨损区域静电监测技术及寿命预测方法研究[D]. 张营.南京航空航天大学 2013
[2]自适应形态滤波与局域波分解理论及滚动轴承故障诊断[D]. 崔宝珍.中北大学 2013
[3]微弱特征信号检测的随机共振方法与应用研究[D]. 杨定新.国防科学技术大学 2004
硕士论文
[1]滚动轴承微弱故障特征提取方法研究[D]. 袁万全.华北电力大学 2015
[2]滚动轴承早期故障信号特征提取方法及应用研究[D]. 林锦州.天津大学 2012
[3]基于支持向量数据描述的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 刘震坤.湖南大学 2012
本文编号：3039088
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：106 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
滚动轴承故障模拟实验台轴测图
2 滚动轴承失效模式及振动特性分析个橡胶地脚支撑；加载装置包括磁粉制动器（9）和弹簧加载装置（13），其中磁粉制动器通过制动器控制箱（10）调节制动力矩大小，加载弹簧装置通过丝杠螺母传动机构（12）调节径向力大小，整个加载装置可以用来模拟轴承实际工况下所受的周向和径向载荷。本实验台通过更换被测滚动轴承，能够模拟内圈、滚子及外圈等部件的故障，并获得不同载荷和转速下的振动信号。滚动轴承故障模拟实验台的实物图如图 2-4 所示。
即可实现信号采集。表 2-2 1A102E 加速度传感器参数表Table 2-2 Parameters of the 1A102E accelerometer灵敏度 量程 频响范围 谐振频率 工作温度 安装方式1mV/g 0~5000g 0.5~10kHz >35kHz -40~120oC 永磁吸盘固定表 2-3 NI 9234 数据采集卡参数表Table 2-3 Parameters of the NI 9234 data acquisition card通道数 分辨率 采样率 带宽 同步采样 工作温度 输入电压4 24bits 51.2KS/s 23.04kHz 是 -40~70oC ±5V表 2-4 NI cDAQ-9174 插卡箱参数表Table 2-4 Parameters of the NI cDAQ-9174 card box插槽数 分辨率 总功率 工作冲击 随机振动 工作温度 输入电压4 32bits 15W 30g 0.3g -20~55oC 9~30V
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多稳态随机共振的轴承微弱故障信号检测[J]. 冯毅,陆宝春,张登峰. 振动.测试与诊断. 2016(06)
[2]基于Duffing振子的信号频谱重构随机共振研究[J]. 赖志慧,饶锡新,刘建胜,冷永刚. 振动与冲击. 2016(21)
[3]Teager能量算子结合MCKD的滚动轴承早期故障识别[J]. 刘尚坤,唐贵基,何玉灵. 振动与冲击. 2016(15)
[4]变分模态分解方法及其在滚动轴承早期故障诊断中的应用[J]. 唐贵基,王晓龙. 振动工程学报. 2016(04)
[5]基于变分模态分解和Teager能量算子的滚动轴承故障特征提取[J]. 马增强,李亚超,刘政,谷朝健. 振动与冲击. 2016(13)
[6]基于流形-奇异值熵的滚动轴承故障特征提取[J]. 王奉涛,陈守海,闫达文,朱泓,崔立明,王雷. 振动.测试与诊断. 2016(02)
[7]轴承过盈配合量对主轴动力学特性的影响[J]. 郭铁能,马小超,谷昀超,陈剑科. 北京工业大学学报. 2016(01)
[8]基于瞬时故障特征频率趋势线和故障特征阶比模板的变转速滚动轴承故障诊断[J]. 王天杨,李建勇,程卫东. 振动工程学报. 2015(06)
[9]基于LMD能量特征的滚动轴承故障诊断方法[J]. 石瑞敏,杨兆建. 振动.测试与诊断. 2015(05)
[10]基于变参数随机共振和归一化变换的时变信号检测与恢复[J]. 张海滨,何清波,孔凡让. 电子与信息学报. 2015(09)
博士论文
[1]滚动轴承磨损区域静电监测技术及寿命预测方法研究[D]. 张营.南京航空航天大学 2013
[2]自适应形态滤波与局域波分解理论及滚动轴承故障诊断[D]. 崔宝珍.中北大学 2013
[3]微弱特征信号检测的随机共振方法与应用研究[D]. 杨定新.国防科学技术大学 2004
硕士论文
[1]滚动轴承微弱故障特征提取方法研究[D]. 袁万全.华北电力大学 2015
[2]滚动轴承早期故障信号特征提取方法及应用研究[D]. 林锦州.天津大学 2012
[3]基于支持向量数据描述的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 刘震坤.湖南大学 2012
本文编号：3039088
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