基于有限元仿真的滚动轴承与滚珠丝杠副故障诊断方法研究

发布时间：2017-09-13 20:11

  本文关键词：基于有限元仿真的滚动轴承与滚珠丝杠副故障诊断方法研究

  更多相关文章： 数控机床 滚动轴承 滚珠丝杠副 有限元 小波包 核函数主元分析 D-S证据理论 故障诊断

【摘要】：数控机床是现代工业生产的主要设备,其内部结构复杂、传动精度及自动化程度高,能满足所加工零件的工艺与精度要求。但是数控机床长期在变速、变载频繁换向的工况下往复运动,会造成某些零部件的损伤。其中:滚动轴承与滚珠丝杠副为数控机床进给工作台的核心部件,也是数控机床的重要故障源。因此开展关于滚动轴承与滚珠丝杠副的故障诊断研究,对于保障数控机床的正常运行具有重要的意义。本文以滚动轴承与滚珠丝杠副为对象,在综合分析了两者的故障机理、总结两者常见故障类型的基础上,建立了滚动轴承的有限元模型,实现了不同故障状态下的滚动轴承显示动力学仿真。在仿真结果中,提取相应的加速度信号与位移信号进行对比分析,合理地选择了信号属性,并分析了滚动轴承的故障信号在传递过程中的损失性,研究了信号采集与后续处理的方法;对滚动轴承与滚珠丝杠副的装配整体进行温度场与应力场,确定了信号敏感点和实际传感器的安放位置。采用外置传感器采集滚动轴承与滚珠丝杠副的故障信号,基于多通道采集板卡NIPCI-6143和LabVIEW软件编程,建立了加速度信号与温度信号的多通道故障信号采集系统。保证了具有随机性与不确定性的滚动轴承与滚珠丝杠副故障信号的完整性。利用小波包提取携带故障信息的特征参量,以剔除冗余信息,减少信号传递过程中故障信息的损失。应用KPCA核函数主元分析法,对所提取的特征量进行筛选、优化,完成故障特征量的降维与简化,为提高后续处理的精度与速度奠定了基础;分别利用BP、RBF以及SVM三种模式识别方法,对筛选后的特征量进行特征级融合,建立滚动轴承与滚珠丝杠副故障诊断系统;最终引入D-S证据理论对三种方法的识别结果进行决策级融合,从而提高故障诊断的准确度。
【关键词】：数控机床 滚动轴承 滚珠丝杠副 有限元 小波包 核函数主元分析 D-S证据理论 故障诊断
【学位授予单位】：青岛理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG659
【目录】：

• 摘要10-11
• Abstract11-13
• 第1章 绪论13-19
• 1.1 课题概述13-14
• 1.1.1 课题来源13
• 1.1.2 课题研究背景及意义13-14
• 1.2 常用的故障诊断方法14
• 1.3 故障诊断技术的研究现状14-16
• 1.3.1 国外研究现状15
• 1.3.2 国内研究现状15-16
• 1.4 本文研究的主要内容16-19
• 第2章 滚动轴承与滚珠丝杠副的故障机理分析19-27
• 2.1 数控机床进给系统简介19
• 2.2 滚动轴承故障机理分析19-22
• 2.2.1 滚动轴承简介19
• 2.2.2 滚动轴承结构19-20
• 2.2.3 滚动轴承的主要故障形式20-21
• 2.2.4 滚动轴承的振动特征21-22
• 2.3 滚珠丝杠副故障机理分析22-25
• 2.3.1 滚动珠丝杠副简介22
• 2.3.2 滚珠丝杠副结构22-24
• 2.3.3 滚珠丝杠副主要故障形式24
• 2.3.4 滚珠丝杠副的振动特征24-25
• 2.4 本章小结25-27
• 第3章 故障状态下的滚动轴承的显式动力学仿真与分析27-45
• 3.1 概述27
• 3.2 ANSYS/LS-DYNA基本理论27-30
• 3.2.1 LS-DYNA显式动力学基本算法27-29
• 3.2.2 LS-DYNA仿真流程29-30
• 3.3 前处理30-32
• 3.3.1 建立几何模型30
• 3.3.2 有限元网格划分30-31
• 3.3.3 设置接触、施加约束与载荷31-32
• 3.4 求解32-33
• 3.4.1 计算时间控制32-33
• 3.4.2 输出文件控制33
• 3.5 仿真结果分析33-43
• 3.5.1 正常滚动轴承时程分析33-34
• 3.5.2 共振解调技术34-35
• 3.5.3 外圈故障状态的滚动轴承时程分析35-39
• 3.5.4 内圈故障状态的滚动轴承时程分析39-41
• 3.5.5 滚动体故障状态的滚动轴承时程分析41-43
• 3.6 本章小结43-45
• 第4章 基于有限元仿真的滚珠丝杠副测点选择45-55
• 4.1 概述45
• 4.2 几何模型建立45-46
• 4.3 滚珠丝杠副应力分析46-48
• 4.3.1 前处理46
• 4.3.2 求解46
• 4.3.3 仿真结果分析46-48
• 4.4 滚珠丝杠副热力学分析48-53
• 4.4.1 ANSYS Workbench热力学基本理论48-49
• 4.4.2 滚珠丝杠副各部件的热量计算49
• 4.4.3 滚珠丝杠副热力学分析的边界条件49-50
• 4.4.4 有限元网格划分50
• 4.4.5 滚珠丝杠副温度场分析与热流分析50-53
• 4.5 本章小结53-55
• 第5章 滚动轴承与滚珠丝杠副的故障信号采集系统设计与特征提取55-71
• 5.1 概述55
• 5.2 实验故障件制备与仪器选择55-60
• 5.2.1 滚动轴承故障试件制备55-56
• 5.2.2 滚珠丝杠副故障试件制备56
• 5.2.3 加速度传感器的选择56-58
• 5.2.4 温度传感器的选择58-59
• 5.2.5 数据采集平台及数据采集卡选型59-60
• 5.3 基于LabVIEW的信号采集编程实现60-62
• 5.4 滚动轴承与滚珠丝杠副故障信号特征提取62-69
• 5.4.1 时域特征提取63-65
• 5.4.2 频域特征提取65-66
• 5.4.3 时频域特征提取66-69
• 5.5 本章小结69-71
• 第6章 滚动轴承与滚珠丝杠副故障信息的特征级与决策级融合71-91
• 6.1 概述71
• 6.2 基于KPCA核主元分析的特征筛选71-74
• 6.2.1 KPCA核主元分析法简介71-72
• 6.2.2 KPCA在故障诊断中的应用72-74
• 6.3 模式识别方法74-83
• 6.3.1 BP神经网络74-76
• 6.3.2 RBF神经网络76-78
• 6.3.3 SVM支持向量机78-79
• 6.3.4 三种模式识别方法在故障诊断中的应用79-83
• 6.4 隶属度集合的熵值权重方法描述83-86
• 6.4.1 熵值的含义83-84
• 6.4.2 熵权法的计算84
• 6.4.3 熵权法在故障诊断中的应用84-86
• 6.5 D-S证据理论86-90
• 6.5.1 D-S证据理论基本概念86-88
• 6.5.2 D-S证据理论在故障诊断中的应用88-90
• 6.6 本章小结90-91
• 第7章 总结与展望91-93
• 7.1 论文研究工作总结91
• 7.2 研究展望91-93
• 参考文献93-97
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文97-99
• 致谢99

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本文编号：845639