虚拟仪器技术在轴承故障诊断中的应用研究

发布时间：2020-05-31 01:56

【摘要】：振动分析是滚动轴承故障诊断的重要手段。本文旨在寻求在虚拟仪器环境下，轴承故障诊断系统的构成方式和适用于滚动轴承的振动信号处理方法。 本文对轴承振动机理和共振解调分析方法、虚拟仪器技术、数字信号处理原理、信号的频域分析方法和小波分析方法作作了较为系统的论述。在此基础上提出了一个基于LabVIEW平台，采用PCI(Peripheral Component Interconnect)总线结构的滚动轴承故障诊断系统的总体设计方案，并对其中关键部分的技术细节进行了详细的论述，为虚拟仪器技术应用于重要部位的滚动轴承故障诊断提供了实用的参考。设计制作了滚动轴承实验装置，模拟了滚动轴承的典型故障，通过实验对所建立的故障诊断方法进行了验证。 轴承振动信号常常含有大量噪声，这些噪声的频率范围与轴承本身的故障特征频率很接近甚至重合，故在低频段很难通过频谱分析的方法来判断出轴承故障。同时有故障的轴承振动信号会呈现出调制特性，即冲击性低频的故障特征信号调制到某一高频固有频率上，对测得的信号进行包络解调可以得到含有轴承故障特征的低频包络信号，对其进行分析处理可以得出诊断结论。本文主要使用了共振解调方法来处理轴承的振动信号，在LabVIEW环境中选取特定频段的振动信号，采用Hilbert变换进行解调，得到包络信号，并对包络频谱进行细化处理，使故障特征容易识别。 小波分析是一种时-频分析方法，文中对小波分析作了论述，并且采用小波包方法对实验数据进行了离线处理。结果证明：采用小波包方法可以对滚动轴承故障进行有效的处理识别。 文中还针对传感器特性、测点位置、信号调理进行了分析。对采样频率和采样点数等因素对诊断效果的影响进行了大量实验，对各种故障诊断方法进行了比较和分析。结果表明：在LabVIEW环境中使用共振解调法诊断滚动轴承故障能够取得比较好的效果。
【图文】：

体之间的摩擦，甚至使某些滚动体卡死而不能滚动，或保持架与摩擦等均可能引发保持架损坏。.2滚动轴承的振动信号分类动轴承在运行过程中出现的故障按其振动信号的特征不同可以分类为均匀磨损类故障;另一类称为表面局部损伤故障，包括点蚀，。匀磨损类故障般来说，在正常使用情况下，滚动轴承工作表面磨损故障经历时渐变性故障。轴承表面磨损后产生的振动同正常的振动具有相同的波形都是无规则的，随机性较强。但磨损后振动水平(幅值)轴承，，这就是磨损故障引起的振动信号的基本特点。正常轴承和动波形如图2一2、2一3所示。对于磨损故障通常做法是监测振动的，如果明显高于正常轴承，即判定为磨损。由于磨损不会马上引其危害程度远小于表面损伤类故障。

即两者的波形都是无规则的，随机性较强。但磨损后振动水平(幅值)明显高于正常轴承，这就是磨损故障引起的振动信号的基本特点。正常轴承和磨损轴承的振动波形如图2一2、2一3所示。对于磨损故障通常做法是监测振动的有效值和峰值，如果明显高于正常轴承，即判定为磨损。由于磨损不会马上引起轴承破坏，其危害程度远小于表面损伤类故障。图2一3磨损轴承的振动波形(GB62O4)
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：TH133.3

【引证文献】

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本文编号：2689082