基于阶次分析的滚动轴承非平稳工况故障诊断方法研究

发布时间：2017-08-31 18:49

  本文关键词：基于阶次分析的滚动轴承非平稳工况故障诊断方法研究

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【摘要】：滚动轴承是旋转机械设备中应用最广泛且易损坏的机械零件之一,尤其是在载荷比较大,转速变化剧烈的启停阶段更易出现故障。故障诊断常采用的傅立叶分析方法需满足信号的平稳性要求,其在处理非平稳信号时会产生严重的“频率模糊”现象,而阶次分析方法可将非平稳信号转换为平稳信号,以做进一步分析。因此展开基于阶次分析的滚动轴承非平稳工况故障诊断方法的研究具有重要意义。首先,根据非平稳工况下滚动轴承故障冲击信号数学模型,结合低通滤波定阶理论,提出了改进RE-SES阶次包络谱算法。该方法在包络解调后,先对信号进行低通滤波,在确定COT算法的重采样频率并进行重采样后,再对重采样后的包络曲线进行离散傅里叶变换得到阶次包络谱。通过模拟信号和实验信号验证,发现该算法适用于非平稳工况的轴承故障诊断,和传统阶次包络谱算法相比,该算法可以有效降低重采样频率并避免阶次混叠现象。其次,为实现无转速计的阶次跟踪,研究了基于Viterbi算法的瞬时频率估计方法。为提高算法的效率,改进了其迭代计算过程,并通过线性和正弦扫频信号验证了其优势。与基于STFT峰值搜索的瞬时频率估计方法相比,改进后的方法具有较强的自适应性和抗噪性。然后,基于Vold-Kalman跟踪滤波器,提出了无转速计Vold-Kalman阶次跟踪方法,克服了以往方法依赖硬件键相装置的缺点,并对权重因子和滤波器跟踪特性关系进行了仿真研究。该方法可直接从时域信号中提取各阶分量,无相位偏差和能量泄露,可实现多轴系统中临近、交叉阶次分量的解耦分离。最后,通过搭建滚动轴承故障诊断实验平台,将上述算法应用于非平稳工况下滚动轴承故障诊断。实验验证了上述算法可有效诊断出非平稳工况下滚动轴承故障。
【关键词】：非平稳工况 阶次跟踪 Viterbi算法 瞬时频率估计 Vold-Kalman滤波
【学位授予单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH133.33
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 绪论9-18
• 1.1 轴承故障诊断的意义9
• 1.2 滚动轴承故障诊断原理9-11
• 1.3 阶次分析理论的提出及国内外研究现状11-15
• 1.3.1 阶次分析理论的提出及意义11-12
• 1.3.2 阶次分析技术的研究现状12-15
• 1.4 课题研究的目的和意义15-16
• 1.5 论文研究内容及创新点16-18
• 1.5.1 主要研究内容16
• 1.5.2 主要创新点16-18
• 第二章 基于低通滤波定阶理论的阶次谱分析18-32
• 2.1 引言18
• 2.2 计算阶次跟踪18-19
• 2.3 低通滤波定阶理论提出及原理19-21
• 2.3.1 A/D转换前的抗频混滤波19-20
• 2.3.2 低通滤波定阶理论20-21
• 2.4 RE-SES算法21-28
• 2.4.1 RE-SES算法提出的背景21-22
• 2.4.2 滚动轴承故障振动信号模型的建立22-23
• 2.4.3 T-SES算法和RE-SES算法23-28
• 2.5 基于滤波定阶理论的改进阶次包络谱算法28-31
• 2.5.1 算法原理28-29
• 2.5.2 仿真信号验证29-31
• 2.6 本章小结31-32
• 第三章 基于Viterbi算法的瞬时频率估计32-46
• 3.1 瞬时频率32-34
• 3.1.1 瞬时频率的定义32-33
• 3.1.2 瞬时频率估计算法33-34
• 3.2 基于STFT分布的峰值搜索IFE算法34-37
• 3.2.1 短时傅里叶变换34-35
• 3.2.2 局部峰值搜索算法35-36
• 3.2.3 提高IFE精度36-37
• 3.3 基于Viterbi算法的瞬时频率估计37-41
• 3.3.1 Viterbi算法概述37
• 3.3.2 基于Viterbi算法的瞬时频率估计37-38
• 3.3.3 Viterbi算法的迭代计算过程38-40
• 3.3.4 迭代过程仿真算例40-41
• 3.4 仿真信号验证41-45
• 3.4.1 线性扫频信号验证42-43
• 3.4.2 正弦扫频信号验证43-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 基于Vold-Kalman跟踪滤波的阶次分量提取技术46-65
• 4.1 第一代Vold-Kalman跟踪滤波46-48
• 4.2 第二代Vold-Kalman跟踪滤波48-54
• 4.2.1 信号模型48-49
• 4.2.2 状态方程49-50
• 4.2.3 观测方程50-51
• 4.2.4 第二代VKF阶次分量求解方法研究51-54
• 4.3 权重因子对VKF滤波特性的影响54-58
• 4.3.1 权重因子对滤波效果的影响研究54-56
• 4.3.2 权重因子r和滤波器带宽关系的理论推导56-58
• 4.4 仿真实验验证58-63
• 4.4.1 单轴阶次分量的提取58-60
• 4.4.2 多轴及交叉阶次分量的提取60-63
• 4.5 基于Viterbi算法转速估计的VKF_OT技术63-64
• 4.6 本章小结64-65
• 第五章 实验验证65-78
• 5.1 轴承故障诊断实验系统的搭建65-70
• 5.1.1 实验目的65
• 5.1.2 实验内容65
• 5.1.3 实验硬件设备及参数介绍65-68
• 5.1.4 实验软件及数据采集程序68-70
• 5.2 基于低通滤波定阶的改进RE-SES算法轴承故障诊断分析70-73
• 5.2.1 实验工况介绍70
• 5.2.2 改进和传统RE-SES算法对比分析70-73
• 5.3 基于Viterbi算法转速估计的VKF_OT轴承故障诊断实验验证73-77
• 5.3.1 基于Viterbi算法的轴承瞬时转频估计73-74
• 5.3.2 基于VKF_OT算法的轴承故障阶次分量提取74-77
• 5.4 本章小结77-78
• 第六章 结论及展望78-80
• 6.1 结论78
• 6.2 展望78-80
• 参考文献80-85
• 致谢85-86
• 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文86

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