基于低阶循环平稳理论的滚动轴承故障诊断研究
发布时间:2021-04-15 17:38
滚动轴承是应用最广泛、也是最容易受到损坏的机器元件之一。它的正常运行与否直接影响到整个机械设备的运行状态,滚动轴承发生损坏会使得设备的振动和噪声增大,精度降低,甚至导致设备发生损坏而停止工作,因此对滚动轴承进行早期故障诊断具有很重要的工程意义。滚动轴承在运转的过程中,自身的物理结构及运行特点决定了其具有一定的随机性和周期性。当轴承发生故障时,振动信号呈现出一定的周期时变性,进而表现出一定的循环平稳特性。循环平稳理论从冲击的周期性入手揭示轴承的运行状况,进而通过循环频率反映出故障特征。由于高阶循环平稳计算量大,会产生谱冗余等缺陷。因而本文主要从低阶循环平稳理论对滚动轴承进行故障特征提取,本论文包括以下主要内容:(1)介绍低阶循环平稳的基本理论。阐述了循环平稳信号的定义与分类,着重介绍了二阶循环平稳统计量,即循环自相关函数和谱相关密度函数,叙述了循环谱的物理意义、平滑循环周期图、谱相干函数的定义,最后通过调幅和调频仿真信号分析了二阶循环平稳的解调性能。(2)滚动轴承的循环平稳性分析。介绍了滚动轴承振动特征、失效形式、故障特征频率,应用滚动轴承循环平稳仿真模型,对滚动轴承的内圈、外圈和滚动体...
【文章来源】:河南理工大学河南省
【文章页数】:91 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
一l时域波形图
图 2-7 幅值调制信号的循环自相关三维图Fig.2-7 Three-dimensional map of CAF of the amplitude modulated signal图 2-7 为幅值调制信号的循环自相关三维图,该图更形象生动地表示出循环频率、时延、循环自相关函数三者之间的关系,从三维图上看到具有一定间距的谱峰,正是信号周期性特征的反映,也更为直观显示出信号的周期特性、进而体现出二阶循环平稳特性。0.20.30.40.50.60.70.8循环自相关函数切片图-2fcfd2fc-fd2fc2fc+fd-2fc+fd-2fc-2fd-2fc-fd-3fd-2fd2fd3fd2fc+2fd-fd
_12括环白相羊雨折切片图
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于LMD和ICA的滚动轴承故障诊断[J]. 陈重阳,熊邦书,黄建萍,莫燕,李新民. 机械强度. 2016(05)
[2]基于MED和ICA的滚动轴承循环冲击故障特征增强[J]. 张龙,胡俊锋,熊国良. 计算机集成制造系统. 2017(02)
[3]基于小波包去噪的循环自相关方法在轴承故障诊断中的应用[J]. 朱琳,李贵子,雷小亚,柴世文. 机械制造与自动化. 2016(02)
[4]基于小波包自相关的能量算子旋转机械故障诊断[J]. 王建国,王戈,王少锋,张玉皓,刘永亮,仲济祥. 河南理工大学学报(自然科学版). 2016(01)
[5]基于MED和循环域解调的多故障特征提取[J]. 王志坚,韩振南,宁少慧,李延峰. 噪声与振动控制. 2015(04)
[6]一种新的循环平稳信号盲提取方法[J]. 王志阳,曹伟,张永鑫,杜文辽. 河南理工大学学报(自然科学版). 2015(04)
[7]基于ICA相关系数和VPMCD的滚动轴承故障诊断[J]. 程军圣,马兴伟,杨宇. 振动.测试与诊断. 2015(04)
[8]基于ITD与ICA的滚动轴承故障特征提取方法[J]. 柏林,陆超,赵鑫. 振动与冲击. 2015(14)
[9]高阶谱在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 赵子炜,艾红. 煤矿机械. 2015(07)
[10]双树复小波包和ICA用于滚动轴承复合故障诊断[J]. 胥永刚,孟志鹏,陆明. 振动.测试与诊断. 2015(03)
博士论文
[1]基于循环平稳信号二维平面表示的滚动轴承早期故障诊断方法研究[D]. 周宇.上海交通大学 2012
[2]机械振动源的分离和识别方法研究[D]. 周晓峰.浙江大学 2012
[3]微弱信号检测及机械故障诊断系统研究[D]. 徐春生.天津大学 2008
[4]基于循环平稳的滚动轴承及齿轮微弱故障特征提取应用研究[D]. 毕果.上海交通大学 2007
硕士论文
[1]基于循环平稳的信号调制方式识别技术研究[D]. 周希良.北京邮电大学 2014
[2]量子ICA技术在故障诊断中的应用研究[D]. 李悦.中北大学 2012
[3]低价循环平稳信号研究及其应用[D]. 陈庆涛.昆明理工大学 2012
本文编号:3139791
【文章来源】:河南理工大学河南省
【文章页数】:91 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
一l时域波形图
图 2-7 幅值调制信号的循环自相关三维图Fig.2-7 Three-dimensional map of CAF of the amplitude modulated signal图 2-7 为幅值调制信号的循环自相关三维图,该图更形象生动地表示出循环频率、时延、循环自相关函数三者之间的关系,从三维图上看到具有一定间距的谱峰,正是信号周期性特征的反映,也更为直观显示出信号的周期特性、进而体现出二阶循环平稳特性。0.20.30.40.50.60.70.8循环自相关函数切片图-2fcfd2fc-fd2fc2fc+fd-2fc+fd-2fc-2fd-2fc-fd-3fd-2fd2fd3fd2fc+2fd-fd
_12括环白相羊雨折切片图
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于LMD和ICA的滚动轴承故障诊断[J]. 陈重阳,熊邦书,黄建萍,莫燕,李新民. 机械强度. 2016(05)
[2]基于MED和ICA的滚动轴承循环冲击故障特征增强[J]. 张龙,胡俊锋,熊国良. 计算机集成制造系统. 2017(02)
[3]基于小波包去噪的循环自相关方法在轴承故障诊断中的应用[J]. 朱琳,李贵子,雷小亚,柴世文. 机械制造与自动化. 2016(02)
[4]基于小波包自相关的能量算子旋转机械故障诊断[J]. 王建国,王戈,王少锋,张玉皓,刘永亮,仲济祥. 河南理工大学学报(自然科学版). 2016(01)
[5]基于MED和循环域解调的多故障特征提取[J]. 王志坚,韩振南,宁少慧,李延峰. 噪声与振动控制. 2015(04)
[6]一种新的循环平稳信号盲提取方法[J]. 王志阳,曹伟,张永鑫,杜文辽. 河南理工大学学报(自然科学版). 2015(04)
[7]基于ICA相关系数和VPMCD的滚动轴承故障诊断[J]. 程军圣,马兴伟,杨宇. 振动.测试与诊断. 2015(04)
[8]基于ITD与ICA的滚动轴承故障特征提取方法[J]. 柏林,陆超,赵鑫. 振动与冲击. 2015(14)
[9]高阶谱在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 赵子炜,艾红. 煤矿机械. 2015(07)
[10]双树复小波包和ICA用于滚动轴承复合故障诊断[J]. 胥永刚,孟志鹏,陆明. 振动.测试与诊断. 2015(03)
博士论文
[1]基于循环平稳信号二维平面表示的滚动轴承早期故障诊断方法研究[D]. 周宇.上海交通大学 2012
[2]机械振动源的分离和识别方法研究[D]. 周晓峰.浙江大学 2012
[3]微弱信号检测及机械故障诊断系统研究[D]. 徐春生.天津大学 2008
[4]基于循环平稳的滚动轴承及齿轮微弱故障特征提取应用研究[D]. 毕果.上海交通大学 2007
硕士论文
[1]基于循环平稳的信号调制方式识别技术研究[D]. 周希良.北京邮电大学 2014
[2]量子ICA技术在故障诊断中的应用研究[D]. 李悦.中北大学 2012
[3]低价循环平稳信号研究及其应用[D]. 陈庆涛.昆明理工大学 2012
本文编号:3139791
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