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滚动轴承声发射信号的特征提取与故障诊断研究

发布时间:2017-09-03 22:02

  本文关键词:滚动轴承声发射信号的特征提取与故障诊断研究


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【摘要】:滚动轴承是旋转机械中应用最为广泛的零部件之一,滚动轴承出现故障将极大地影响整个机械设备的生产效率及生产安全,带来巨大的经济损失。本文将声发射检测技术应用于滚动轴承的状态监测和故障诊断领域,对保障旋转机械设备的正常运行有重要的实际意义。通过旋转机械故障模拟实验平台模拟滚动轴承正常、外圈故障、内圈故障和滚柱故障四种运行模式,采用SAEU2S声发射系统实时获取相应的声发射数据。 首先,对滚动轴承声发射信号的典型特征参数进行计算和分析。这些参数包括幅度、能量、上升时间、持续时间、振铃计数和有效值电压,比较得出各特征参数对不同故障运行模式的变化趋势以及敏感性。同时比较分析了不同故障模式下幅度-能量点状相关图、柱状相关图以及声发射信号时域波形的特点。 其次,对滚动轴承声发射信号进行小波时频分析,成功提取了滚动轴承的故障特征频率,依此作为识别轴承故障位置的依据。 在以上研究的基础上,,通过总体平均经验模态分解对声发射信号进行自适应时频分解,在不同频段上分析本征模态函数分量,计算本征模态函数分量的能量值并做能量贡献分析,确定主元分量组成故障特征向量,并结合概率神经网络对滚动轴承的故障类型进行智能诊断。仿真结果以及与其它方法的比较表明提出方法具有更高的故障识别率。
【关键词】:滚动轴承 声发射 总体平均经验模态分解 概率神经网络 故障诊断
【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】:2014
【分类号】:TH133.33;TH165.3
【目录】:
  • 摘要6-7
  • Abstract7-11
  • 主要符号表11-12
  • 第1章 绪论12-20
  • 1.1 滚动轴承故障诊断的研究意义12
  • 1.2 声发射检测在故障诊断中的应用与发展12-18
  • 1.2.1 声发射检测基本原理12-13
  • 1.2.2 声发射检测的发展历史与现状13-15
  • 1.2.3 滚动轴承声发射检测研究现状15-18
  • 1.3 论文主要内容与章节18-20
  • 第2章 滚动轴承故障模拟与声发射信号采集实验设计20-29
  • 2.1 滚动轴承特点及常见失效形式20-22
  • 2.2 滚动轴承故障声发射数据采集实验22-28
  • 2.2.1 滚动轴承故障模拟实验台22-25
  • 2.2.2 声发射信号采集系统25-27
  • 2.2.3 实验方案27-28
  • 2.3 本章小结28-29
  • 第3章 滚动轴承故障声发射信号的特征分析29-46
  • 3.1 声发射信号统计特征计算与分析30-34
  • 3.1.1 声发射信号特征参数30-31
  • 3.1.2 滚动轴承声发射信号参数分析31-34
  • 3.2 声发射信号小波时频分析34-45
  • 3.2.1 小波变换35-37
  • 3.2.2 小波变换的分解与重构37-39
  • 3.2.3 滚动轴承声发射信号的时频分析39-45
  • 3.3 本章小结45-46
  • 第4章 基于 EEMD 的滚动轴承故障分析和 PNN 建模46-61
  • 4.1 总体平均经验模态分解46-52
  • 4.2 概率神经网络52-56
  • 4.3 基于 EEMD 和 PNN 的滚动轴承故障诊断56-60
  • 4.4 本章小结60-61
  • 结论61-63
  • 附录Ⅰ 小波变换时频分析计算程序清单63-64
  • 附录Ⅱ EEMD 方法计算程序清单64-68
  • 参考文献68-71
  • 致谢71-72
  • 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文72

【参考文献】

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本文编号:787569

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