基于倒频谱分析法的滚动轴承故障诊断研究

发布时间：2022-01-13 13:05

　　倒频谱分析法是基于傅里叶变换的一种故障诊断方法,该方法在对周期信号的检测方面具有较强的辨析能力,它主要利用傅里叶变换将原始信号中的周期成分转变成离散型的谐波信号,并且在变换过程中与对数转换相结合以防止振动能量较弱的周期成分被忽略。轴承的疲劳剥落故障是化工机械的主要故障之一。当轴承某处结构出现疲劳剥落故障时,故障的振动特征信号在主轴旋转的作用下以周期性呈现,应用倒频谱分析能有效检测其中故障信号。在轴承故障诊断过程中,变换后的故障特征谐波信号与轴承其它结构的故障频率相近时就会产生干扰效果,而且内圈的干扰信号较强,这对于故障的准确定位有一定的难度。本文利用倒频谱分析法对轴承疲劳剥落故障进行诊断研究,在对倒频谱分析过程进行详细理论研究的基础上,阐述了该方法在对轴承不同位置故障信号进行处理过程中的优缺点。最后通过对倒频谱分析法的优化来解决干扰问题。主要的研究工作及成果如下：（1）方法研究倒频谱分析法的分析过程主要包括两次傅里叶变换。第一次变换对信号中的周期成分进行检测,并以功率谱形式呈现。在功率谱中存在许多边频信号,边频信号是以原始周期信号频率为间距的周期信号,故障特征频率也被反映在某一类边频信... 

【文章来源】：昆明理工大学云南省

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

车由承结构图

昆明理工齐巴题士学位论文_.___工作时，用故障特征频率来识别滚动轴承的故障是最常用也是最可靠的方法。滚动轴承振动信号故障处理主要分为以下几个步骤，诊断过程如图2所示。(l)振动信号采集:通过传感器、传输设备、采集卡对滚动轴承振动信号进行采集并显示。(2)振动信号分析:通过一定的方法对振动信号进行分析，初步得出轴承在工作时所出现的故障特征信号。(3)轴承故障识别:通过对故障特征信号进一步处理来判断故障的信息。(4)核实及维修:通过故障识别后对设备进行故障排除，然后查看运作时设备是否正常。数据传输过程数据汾斗斤过程故障判定过程故瑙丝佳修图2滚动轴承故障诊断过程在上述的故障诊断过程步骤中，数据采集及传输过程决定所采集信号的分辨率及灵敏度，直接影响到故障判定的精度，所以注重的是操作过程，对所选的硬件设备要求较高。而数据的分析过程方法多种多样，最后得到的故障特征信息有精确的也有粗略的，人们在这方面的研究相对较多。故障判定过程是通过分析后得出的特征信号与前面所提到的滚动轴承故障特征信息比对来确定故障类型。随着人们在故障诊断方面的深入研究，硬件设备越来越先进，而且?

模拟实验1:模拟波形a成分为频率f=10Hz，振幅A=lmm的周期锥行波;模拟波形b成分为振幅为lm脚随机的非周期噪声信号。对两个波形进行卢下了功率谱转换得图2.1和图2.2。锥锥形波曲线。.目 目;;;……价…一州 一 00000000000000010203040506070809010000 叮叮Hzzz图2.1锥形波的频谱图

【参考文献】：
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本文编号：3586484