货车滚动轴承缺陷的自动监测技术研究

发布时间：2017-09-21 09:25

  本文关键词：货车滚动轴承缺陷的自动监测技术研究

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【摘要】：滚动轴承是机械装置中常用基础件，其故障诊断一直是业内研究的热点和难点。本文详细地阐述了滚动轴承故障信号的小波奇异性检测方法，此方法能够在时域和频域内同时对滚动轴承故障奇异性信号进行局部性分析和研究。本文利用小波分析方法，从滚动轴承外部振动信号中获取故障特征信息，有效地实现了滚动轴承的故障诊断。 本文的主要研究内容及结论如下： 1通过小波变换在货车滚动轴承故障信号的分析和检测中的应用，，发现小波变换能够反映出信号在局部上的细节特性，而傅里叶变换只能反映信号在不同频率上分量的总大小。 2根据滚动轴承有单个损伤点的理论模型，构造出了外圈、内圈、滚动体上有单个损伤点时的仿真信号，用小波变换的方法对其进行特征提取，进而作出状态诊断，得到了正确的结果。 3利用实验台、数据采集设备，并根据小波分析理论进行实验验证。首先对采集的故障信号进行小波分解，然后在分解的小波中把故障特征频率提取出来，并对低频信号进行重构，根据公式算出功率谱从而找出故障特征频率，最后准确定位出故障点。这说明在滚动轴承的故障诊断中此方法具有准确性和有效性，它还可推广到旋转机械的其它故障诊断。
【关键词】：故障信号 奇异性 小波分析 轴承
【学位授予单位】：河南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH133.33;TP274
【目录】：

• 摘要2-3
• ABSTRACT3-7
• 第1章 绪论7-13
• 1.1 课题研究的目的以及研究的意义7-8
• 1.2 课题研究的背景及国内外发展趋势8-11
• 1.2.1 傅里叶分析的发展9-10
• 1.2.2 小波分析的发展10-11
• 1.3 小波分析在故障信号中的应用现状与前景11-12
• 1.4 本文的研究内容及重点12
• 1.5 本章小结12-13
• 第2章 滚动轴承的振动特征13-25
• 2.1 滚动轴承失效的基本形式13
• 2.2 滚动轴承故障的振动诊断13-16
• 2.2.1 滚动轴承产生故障信号的机理13-15
• 2.2.2 轴承的故障固有频率的计算方法15-16
• 2.3 滚动轴承的载荷分布情况16-19
• 2.4 滚动轴承元件表面有损伤点的理论模型19-24
• 2.4.1 外圈上有一个损伤点的理论模型19-21
• 2.4.2 内圈上有一个损伤点的理论模型21-23
• 2.4.3 单个滚动体上有一个损伤点的理论模型23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第3章 小波分析的基本理论25-33
• 3.1 小波变换25
• 3.2 傅里叶变换25-26
• 3.3 一维连续小波变换26-27
• 3.4 多分辨分析27-28
• 3.5 小波包算法28-30
• 3.6 故障信号奇异性检测中小波函数的选择30-32
• 3.7 本章小结32-33
• 第4章 小波分析在货车轴承中的应用及仿真研究33-49
• 4.1 引言33
• 4.2 货车滚动轴承测试系统及故障信号的采集33-36
• 4.2.1 轴承的结构及主要技术参数33-34
• 4.2.2 信号采集设备34
• 4.2.3 故障信号的采集34-36
• 4.3 用 Daubechies 小波对故障信号的分析与检测36-40
• 4.3.1 Daubechies 连续小波36-38
• 4.3.2 故障信号的 daubechies 连续小波分析38-40
• 4.4 滚动轴承的故障仿真分析40-48
• 4.4.1 模拟外圈故障40-43
• 4.4.2 模拟轴承内圈故障43-45
• 4.4.3 模拟滚动体故障45-48
• 4.5 本章小结48-49
• 第5章 实验数据的采集和处理49-65
• 5.1 实验机简介49-50
• 5.2 实验机的组成50-51
• 5.3 实验机的数据检测与记录方式51-52
• 5.4 实验数据的获取52-54
• 5.5 滚动轴承测试振动实验54-57
• 5.6 滚动轴承数据的采集过程57-60
• 5.7 基于小波分析的 matlab 实验数据分析60-61
• 5.8 基于小波的故障信号分析结果61-64
• 5.9 本章小结64-65
• 第6章 结论65-66
• 6.1 结论65
• 6.2 展望65-66
• 参考文献66-69
• 致谢69-70
• 攻读硕士学位期间发表的论文70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：893683