基于小波分析的滚动轴承故障诊断技术研究

发布时间：2017-05-01 22:08

  本文关键词：基于小波分析的滚动轴承故障诊断技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：作为旋转机械中最易出故障的零件之一，滚动轴承的正常与否直接影响着整个系统的运行情况。为了保障机械一直处于安全稳定的运行状态和避免不必要的机械事故和经济损失，甚至人员伤亡，开展滚动轴承故障诊断技术研究具有重大的实际意义。 本文针对N205EM滚动轴承展开了故障诊断技术研究，并完成了故障种类的识别。通过滚动轴承专用实验平台QPZZ-Ⅱ系统，获取其相关状态信息及故障状态下的试验数据，确定滚动轴承故障诊断的特征参数，并对获取的试验数据进行预处理。在深入分析试验数据的基础上，针对数据的特点，本文运用了两种方法完成了滚动轴承的故障识别。首先，本文针对实际生产中测得的离散数据量庞大的问题，相对于传统小波分解结合包络分析，提出了快速小波滤波器组分解，通过观察包络频谱的故障特征频率完成故障诊断。其次，本文针对实际生产中实时性的问题，提出了将递归小波分解与SOM神经网络相结合的方法，通过神经网络分类，取得了良好的效果。 根据仿真结果表明，针对N205EM滚动轴承开展的故障诊断取得了良好的效果，达到了预期的目标，不但可以解决数据量庞大而降低运算效率的问题，，还可以解决实时性的问题。
【关键词】：小波阈值去噪 包络法 递归小波分解 SOM神经网络 滚动轴承
【学位授予单位】：沈阳航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 课题研究背景和意义11-12
• 1.2 滚动轴承故障诊断技术研究发展状况12-15
• 1.2.1 国外研究概况12-14
• 1.2.2 国内研究概况14-15
• 1.3 研究内容及研究目标15
• 1.3.1 研究内容15
• 1.3.2 研究目标15
• 1.4 论文内容安排15-17
• 第2章 滚动轴承振动信号的提取及小波分析基本理论17-28
• 2.1 滚动轴承的基本介绍17-19
• 2.1.1 滚动轴承的结构17
• 2.1.2 滚动轴承的故障表现形式及滚动轴承的参数17-19
• 2.2 振动分析及故障诊断试验平台（QPZZ-Ⅱ系统）19-21
• 2.3 小波分析基本理论概述21-27
• 2.3.1 小波分析的尺度函数和小波函数21-23
• 2.3.2 离散型小波变换23-25
• 2.3.3 多分辨分析理论25-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第3章 基于小波阈值去噪的振动信号预处理28-37
• 3.1 小波去噪法中小波基函数的选择28-32
• 3.1.1 基础知识阐述28-31
• 3.1.2 基于信噪比的小波基函数选取31-32
• 3.2 对振动信号应用 SQTWOLOG 规则阈值门限的小波阈值去噪预处理32-35
• 3.2.1 硬阈值、软阈值函数和半软阈值函数32-33
• 3.2.2 阈值门限的选取33-35
• 3.2.3 小波阈值去噪法的步骤35
• 3.3 小波阈值去噪的仿真结果分析35-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第4章 基于小波变换和 HILBERT 变换的包络分析方法研究37-47
• 4.1 选取最优小波变换的小波基函数37-38
• 4.2 基于滤波器组的快速小波分解38-40
• 4.2.1 基于滤波器组快速小波分解的基本原理39
• 4.2.2 应用 Matlab 自主编程完成小波快速速算法实现39-40
• 4.3 基于 HILBERT 变换的包络谱分析法故障诊断40-41
• 4.3.1 包络谱分析的流程40
• 4.3.2 Hilbert 变换原理概述40-41
• 4.4 滚动轴承故障诊断仿真结果分析41-46
• 4.5 本章小结46-47
• 第5章 递归小波结合 SOM 神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用47-60
• 5.1 基于超高斯函数递归小波基函数的构造47-48
• 5.2 递归小波系数的获取48-50
• 5.2.1 递归小波变换算法分析48-50
• 5.2.2 递归小波分解 matlab 实现与仿真50
• 5.3 基于递归小波系数构建特征向量50-53
• 5.4 基于 SOM 自组织竞争神经网络的滚动轴承故障诊断研究53-59
• 5.4.1 人工神经网路理论概述53-54
• 5.4.2 SOM 神经网络应用于滚动轴承故障诊断技术的研究54-59
• 5.5 递归小波结合 SOM 神经网络仿真结果59
• 5.6 本章小结59-60
• 结论60-62
• 参考文献62-65
• 致谢65-66
• 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文66

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