滚动轴承早期故障微弱信号检测技术研究

发布时间：2017-05-20 11:21

  本文关键词：滚动轴承早期故障微弱信号检测技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：滚动轴承是机械设备中应用最广泛的零部件之一，随着机械设备精密化和复杂化程度增加，对滚动轴承的精度和可靠性要求也越来越高。滚动轴承的损伤，，即使是微小的损伤，都有可能影响整个设备正常功能的实现。因此滚动轴承的故障信息检测，特别是早期故障微弱信号检测就显得尤为重要。本文将共振稀疏分解（Resonance-based sparse signal decomposition，RSSD）这一新的信号分解方法应用于滚动轴承早期故障微弱信号检测，获得了良好的效果。 论文在滚动轴承系统单自由度振动模型的基础上分析了滚动轴承故障冲击响应的波形特点，提出了更接近实际情况的二自由度振动模型。研究了解调频带的确定原则和故障信号调制特征。结合实际测得的故障轴承振动信号，分析了滚动轴承早期故障信号的组成成分以及这些成分的产生原因和处理方法。 论文研究了共振稀疏分解的主要参数对分解结果的影响规律，并通过仿真实验验证了共振稀疏分解法提取故障冲击响应的可行性。用高共振分量来拟合故障冲击激起的持续振荡，用低共振分量拟合振动信号中的突兀部分（主要是故障冲击脉冲响应中有突跃变化的振荡峰和噪声信号中的尖峰），噪声中幅值比较均匀的部分绝大多数包含在残余分量当中。 论文研究了滚动轴承故障信号共振稀疏分解的参数确定，并提出了基于共振稀疏分解的故障信息提取方法。具体流程为：先根据振动信号频谱确定待解调的固有频带，再对其进行共振稀疏分解，提取高低共振分量中待解调固有频带附近的子带，然后分别对这些子带求和得到主子带，将高低共振分量的主子带求和得到原始信号的主子带。对三种主子带包络解调得到包络信号，最后对各主子带的包络信号进行自相关处理并获取包络信号的自功率谱，自功率谱中的峰值将反映故障程度和发生故障的元件。 为了验证本文提出的故障信息提取方法的有效性，对不同故障类型和故障尺寸以及不同工况下的滚动轴承振动信号进行了研究，并与包络分析和小波分析进行了对比研究。结果表明本文提出的基于共振稀疏分解的故障信息提取技术得到的频谱毛刺更少，信噪比更高，并且该方法比传统包络分析和小波分析更能揭示故障冲击响应的振幅调制频率。为滚动轴承早期故障微弱信号的检测提供了新的解决途径。
【关键词】：滚动轴承 故障诊断 共振稀疏分解 冲击提取 微弱信号
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH133.33;TH165.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-18
• 1.1 课题来源和研究目的9
• 1.2 滚动轴承故障诊断文献综述9-14
• 1.2.1 滚动轴承故障诊断技术发展历史9-10
• 1.2.2 常用的滚动轴承故障信息提取方法10-12
• 1.2.3 滚动轴承早期故障信息提取面临的问题12-14
• 1.3 基于共振的信号稀疏分解14-17
• 1.3.1 共振稀疏分解的基本思想14-15
• 1.3.2 共振稀疏分解在滚动轴承故障信息提取中的应用15-17
• 1.4 课题主要研究内容17-18
• 第2章 滚动轴承故障信号特性分析18-27
• 2.1 滚动轴承各元件的常见故障18-19
• 2.2 滚动轴承疲劳剥落动力学模型19-23
• 2.2.1 单自由度滚动轴承故障冲击模型19-21
• 2.2.2 二自由度滚动轴承故障冲击模型21-23
• 2.3 滚动轴承疲劳剥落振动信号特征23-25
• 2.3.1 滚动轴承故障特征频率23
• 2.3.2 滚动轴承剥落故障信号调制特征23-25
• 2.4 滚动轴承故障信号成分分析25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第3章 共振稀疏分解及其仿真分析27-37
• 3.1 共振稀疏分解理论基础27-31
• 3.1.1 品质因子可调小波27-29
• 3.1.2 信号的稀疏分解29-31
• 3.1.3 共振稀疏分解的实现步骤31
• 3.2 共振稀疏分解的参数影响分析31-33
• 3.2.1 品质因子的影响31-32
• 3.2.2 冗余因子的影响32
• 3.2.3 分解级数的影响32
• 3.2.4 权重系数的影响32-33
• 3.3 基于共振稀疏分解的滚动轴承模拟故障信号分析33-36
• 3.3.1 模拟滚动轴承外滚道故障信号33
• 3.3.2 共振稀疏分解的参数确定33-34
• 3.3.3 共振稀疏分解结果分析34-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第4章 共振稀疏分解在滚动轴承微弱故障信息提取中的研究37-45
• 4.1 滚动轴承故障信号共振稀疏分解的参数确定37-39
• 4.1.1 品质因子、冗余因子的确定37
• 4.1.2 分解级数的确定37-39
• 4.1.3 权重系数的确定39
• 4.2 故障信息提取方法39-40
• 4.3 高低共振分量在故障信息提取上的对比分析40-44
• 4.3.1 共振稀疏分解模拟故障信号40-42
• 4.3.2 高低共振分量的对比分析42-44
• 4.4 结合高低共振分量44
• 4.5 本章小结44-45
• 第5章 实验验证及结果分析45-68
• 5.1 实验平台和实验对象45-46
• 5.1.1 实验平台45
• 5.1.2 实验对象45-46
• 5.2 实验方案设计46-47
• 5.3 实例分析47-63
• 5.3.1 内滚道剥落实例分析47-56
• 5.3.2 外滚道剥落实例分析56-59
• 5.3.3 滚动体剥落实例分析59-61
• 5.3.4 复合剥落故障实例分析61-63
• 5.4 与其它常用滚动轴承故障信息提取技术的比较63-67
• 5.4.1 与包络分析的比较63-64
• 5.4.2 与小波分析的比较64-67
• 5.5 本章小结67-68
• 结论68-69
• 参考文献69-72
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果72-74
• 致谢74

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