低速机械早期故障应力波信号捕捉与分离技术研究

发布时间：2020-11-05 16:05

　　 用振动分析的方法对旋转机械进行状态监测,具有很广的应用范围而且技术也逐渐成熟,能够很有效地检测设备的机械完整性,但是对于低速旋转机械来说故障检测难度却不断加大,传统的振动测量方法将失效,因为振动方法检测不到机械设备的故障特征频率,而且当低速旋转机械有组件失效对振动信号影响不大。 针对低速旋转机械故障诊断难题,本文以高频应力波信号作为特征参量,采集低速旋转机械故障信号,解决振动和声发射信号在低速情况下的局限性问题。用小波分析和盲源信号分离进行故障应力波信号特征分离与提取,获取高频应力波脉冲信号的微细特征,然后进行故障诊断。 首先,本文对低速滚动轴承的故障机理进行了详细的研究,并着重讨论了低速滚动轴承的失效形式与故障特征。得出了各故障的特征频率,从而为进一步的研究低速滚动轴承的诊断方法提供了理论依据。 其次,本文对盲源分离理论及小波分析理论作了简要介绍,并重点研究了这两种方法相结合在低速滚动轴承故障诊断中的应用。盲源分离作为一种信号处理方法,可以将混合故障中的单个故障信号有效的分离出来,小波分析很好地消除了故障信号中背景噪声的影响,成功地提取了故障特征频率。 最后,在实验室进行低速滚动轴承的故障诊断的仿真实验。在实验基础上,对从某600kW风力机上采集的低速滚动轴承的故障应力波信号进行分析,并成功的提取出混合故障应力波信号中所包含的各个故障的故障特征频率。
【学位单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2008
【中图分类】：TH165.3
【部分图文】：

混合信号21"

沈阳工业大学硕士学位论文为得到工作背景噪声，先对完好轴承进行实验。设置预触发电平大于30mV，记录连续数据。从图4.2中可以看到典型时域信号及其对应的频谱。因而，在模拟故障实验中为了检测与缺陷相关的应力波，设置预触发电平稍大于170mV。袖袖袖科科 1JJ一‘l卜 卜… … ……晌陋班 班 lllllll拓，.十.汕 汕050-0理瞥之公伪O乍O终称之晓器G3公肠。JO芍时间/ms诊诊诊图4.2完好轴承的典型时域信号以及对应的频谱 Fig.4.2TyPicaiT汕e.Dom咖 signaiandItsSpectrUmofserViceableRoUingBeanng(2)故障的实验模拟对于电火花腐蚀技术模拟的表面刮痕故障并没能检测到任何应力波信号。之恻1.田屯冬之迥1.田毛冬时间lms婉婉靡靡 0.10.20.30浮0.50万0.，0e0夕ID5Q切30加10坦阳任之卜口迥赶卜口InEe频率理祖诬z0注0二030沐0j0巧0了0名 0.910频率瓜川z图4.3轴承滚子发生故障时的典型时域信号以及对应的频率谱 Fig.4

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【引证文献】

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1 梁峻;基于声发射的起重机回转支承裂纹检测技术研究[D];华南理工大学;2012年

本文编号：2871866

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