分数阶傅里叶变换在滚动轴承故障诊断中的应用
发布时间：2021-12-12 13:13
滚动轴承作为机械设备中不可或缺的一部分,能否正常工作关系到设备、整体机组乃至整个生产线的性能及人身安全。因此,滚动轴承的故障诊断研究对于保护人机安全,提高生产效率起着重要作用。滚动轴承故障特征提取是故障诊断的第一步也是重要环节。传统的故障特征提取方法主要包括时域法、频域法和时频域分析法。常用的频域分析法有傅里叶变换、短时傅里叶变换及小波变换,但是这些方法适合分析平稳时间信号。滚动轴承故障信号作为线性调频信号,属于非平稳时间信号,采用上述频域分析法会带来很大误差。而用Wigner-Ville变换和Hilbert-Huang变换进行分析,又会产生交叉项干扰和端点效应。分数阶傅里叶变换作为一种chirp变换,对非平稳时间信号具有较好的时频聚焦性,其一维线性变换可以避免交叉项干扰,因此本文针对分数阶傅里叶变换及其数值算法在滚动轴承故障特征提取中的应用进行研究。通过分析分数阶傅里叶变换的定义及其时频特性,针对离散分数阶傅里叶变换的数值计算中存在着数据量过大、计算时间较长的问题,提出二相数值算法,并与离散采样法进行深入的分析和对比。对单分量和多分量线性调频信号分别利用离散采样法和二相数值算法进行仿...
【文章来源】：哈尔滨理工大学黑龙江省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.2 故障诊断技术国内外发展及研究现状
1.2.1 国外的发展现状
1.2.2 国内的发展现状
1.2.3 滚动轴承故障诊断的基本流程
1.2.4 振动分析法
1.3 本文的主要工作
第2章 滚动轴承常见故障及其基本模型
2.1 滚动轴承常见的故障模式
2.2 滚动轴承振动信号的特征
2.2.1 滚动轴承的固有频率
2.2.2 滚动轴承的故障特征频率
2.3 振动信号拟合模型的建立
2.4 本章小结
第3章 分数阶傅里叶变换的基本原理
3.1 分数阶傅里叶变换的定义
3.1.1 基本定义
3.1.2 特征值和特征函数
3.2 分数阶傅里叶变换的物理意义
3.3 分数阶傅里叶变换的时频特性
3.3.1 分数阶傅里叶变换与傅里叶变换的关系
3.3.2 分数阶傅里叶变换与短时傅里叶变换的关系
3.3.3 分数阶傅里叶变换与Wigner-Ville分布的关系
3.4 离散分数阶傅里叶变换的数值计算
3.4.1 离散采样算法
3.4.2 二相数值算法
3.5 本章小结
第4章 基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号检测与参数估计
4.1 线性调频信号的建模
4.2 单分量线性调频信号的检测与参数估计
4.2.1 参数估计原理
4.2.2 单分量LFM信号的仿真分析
4.3 多分量线性调频信号的检测与参数估计
4.3.1 参数估计原理
4.3.2 双分量LFM信号的仿真分析
4.4 本章小结
第5章 基于分数阶傅里叶变换的滚动轴承故障诊断
5.1 故障信号的采集
5.2 振动信号的时域及频谱分析
5.3 拟合后振动信号的分数阶傅里叶谱分析
5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文及获得成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机匣振动信号的滚动轴承故障协同诊断技术[J]. 林桐,陈果,滕春禹,王云,欧阳文理,肖圣迪. 航空动力学报. 2018(10)
[2]完全ASTFA方法及其在转子碰摩故障诊断中的应用[J]. 程军圣,刘贞涛,杨宇. 振动与冲击. 2018(04)
[3]拟合故障振动信号模型实现滚动轴承故障诊断[J]. 郭艳平,解武波,龙涛元. 机械设计与制造. 2017(11)
[4]非线性调频分量分解的转子油膜涡动信号分析研究[J]. 李玲玲,陈是扦,彭志科. 噪声与振动控制. 2017(05)
[5]基于样本熵和分数阶傅里叶变换的滚动轴承故障特征提取[J]. 郭学卫,申永军,杨绍普. 振动与冲击. 2017(18)
[6]含复杂滚动轴承建模的航空发动机整机振动耦合动力学模型[J]. 陈果. 航空动力学报. 2017(09)
[7]含双频时变滚动轴承刚度的转子-轴承系统响应特征研究[J]. 张学宁,韩勤锴,褚福磊. 振动与冲击. 2017(13)
[8]分数阶傅里叶变换在轴承故障诊断中的应用[J]. 邵岩,卢迪,杨广学. 哈尔滨理工大学学报. 2017(03)
[9]基于共振解调法的双馈异步发电机转子绕组故障检测方法[J]. 张文原. 黑龙江科技信息. 2017(11)
[10]含裂纹离心压缩机叶轮结构的振动局部化[J]. 王帅,訾艳阳,何正嘉. 振动与冲击. 2017(06)
硕士论文
[1]滚动轴承振动信号的特征提取方法研究[D]. 杨晓燕.兰州理工大学 2018
[2]滚动轴承的振动检测及故障诊断系统研制[D]. 张磊.沈阳理工大学 2018
[3]滚动轴承故障特征提取技术研究[D]. 郭学卫.石家庄铁道大学 2017
[4]分数阶傅里叶变换算法的应用研究[D]. 邵岩.哈尔滨理工大学 2016
[5]基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法[D]. 于婷婷.大连理工大学 2008
[6]基于小波变换的滚动轴承故障诊断系统的研究与开发[D]. 赵志宇.大连理工大学 2005
[7]基于经验模态分解法的滚动轴承故障诊断系统研究[D]. 曾海平.浙江大学 2005
本文编号：3536737
【文章来源】：哈尔滨理工大学黑龙江省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.2 故障诊断技术国内外发展及研究现状
1.2.1 国外的发展现状
1.2.2 国内的发展现状
1.2.3 滚动轴承故障诊断的基本流程
1.2.4 振动分析法
1.3 本文的主要工作
第2章 滚动轴承常见故障及其基本模型
2.1 滚动轴承常见的故障模式
2.2 滚动轴承振动信号的特征
2.2.1 滚动轴承的固有频率
2.2.2 滚动轴承的故障特征频率
2.3 振动信号拟合模型的建立
2.4 本章小结
第3章 分数阶傅里叶变换的基本原理
3.1 分数阶傅里叶变换的定义
3.1.1 基本定义
3.1.2 特征值和特征函数
3.2 分数阶傅里叶变换的物理意义
3.3 分数阶傅里叶变换的时频特性
3.3.1 分数阶傅里叶变换与傅里叶变换的关系
3.3.2 分数阶傅里叶变换与短时傅里叶变换的关系
3.3.3 分数阶傅里叶变换与Wigner-Ville分布的关系
3.4 离散分数阶傅里叶变换的数值计算
3.4.1 离散采样算法
3.4.2 二相数值算法
3.5 本章小结
第4章 基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号检测与参数估计
4.1 线性调频信号的建模
4.2 单分量线性调频信号的检测与参数估计
4.2.1 参数估计原理
4.2.2 单分量LFM信号的仿真分析
4.3 多分量线性调频信号的检测与参数估计
4.3.1 参数估计原理
4.3.2 双分量LFM信号的仿真分析
4.4 本章小结
第5章 基于分数阶傅里叶变换的滚动轴承故障诊断
5.1 故障信号的采集
5.2 振动信号的时域及频谱分析
5.3 拟合后振动信号的分数阶傅里叶谱分析
5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文及获得成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机匣振动信号的滚动轴承故障协同诊断技术[J]. 林桐,陈果,滕春禹,王云,欧阳文理,肖圣迪. 航空动力学报. 2018(10)
[2]完全ASTFA方法及其在转子碰摩故障诊断中的应用[J]. 程军圣,刘贞涛,杨宇. 振动与冲击. 2018(04)
[3]拟合故障振动信号模型实现滚动轴承故障诊断[J]. 郭艳平,解武波,龙涛元. 机械设计与制造. 2017(11)
[4]非线性调频分量分解的转子油膜涡动信号分析研究[J]. 李玲玲,陈是扦,彭志科. 噪声与振动控制. 2017(05)
[5]基于样本熵和分数阶傅里叶变换的滚动轴承故障特征提取[J]. 郭学卫,申永军,杨绍普. 振动与冲击. 2017(18)
[6]含复杂滚动轴承建模的航空发动机整机振动耦合动力学模型[J]. 陈果. 航空动力学报. 2017(09)
[7]含双频时变滚动轴承刚度的转子-轴承系统响应特征研究[J]. 张学宁,韩勤锴,褚福磊. 振动与冲击. 2017(13)
[8]分数阶傅里叶变换在轴承故障诊断中的应用[J]. 邵岩,卢迪,杨广学. 哈尔滨理工大学学报. 2017(03)
[9]基于共振解调法的双馈异步发电机转子绕组故障检测方法[J]. 张文原. 黑龙江科技信息. 2017(11)
[10]含裂纹离心压缩机叶轮结构的振动局部化[J]. 王帅,訾艳阳,何正嘉. 振动与冲击. 2017(06)
硕士论文
[1]滚动轴承振动信号的特征提取方法研究[D]. 杨晓燕.兰州理工大学 2018
[2]滚动轴承的振动检测及故障诊断系统研制[D]. 张磊.沈阳理工大学 2018
[3]滚动轴承故障特征提取技术研究[D]. 郭学卫.石家庄铁道大学 2017
[4]分数阶傅里叶变换算法的应用研究[D]. 邵岩.哈尔滨理工大学 2016
[5]基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法[D]. 于婷婷.大连理工大学 2008
[6]基于小波变换的滚动轴承故障诊断系统的研究与开发[D]. 赵志宇.大连理工大学 2005
[7]基于经验模态分解法的滚动轴承故障诊断系统研究[D]. 曾海平.浙江大学 2005
本文编号：3536737
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