滾動軸承故障特征增強與檢測方法研究.pdf

1、為提取微弱故障信號特征以及實現(xiàn)故障特征的直接檢測，以滾動軸承為研究對象，開展了故障特征增強與檢測方法研究，提出了基于峰值特征和稀疏表示的軸承故障特征增強方法及基于少量數(shù)據(jù)的軸承故障直接檢測方法;提出了基于峰值保持算法的降采樣及信號增強方法，并用于低轉(zhuǎn)數(shù)工況下軸承的故障診斷;同時將譜峭度理論應(yīng)用于直驅(qū)風(fēng)力發(fā)電機組低速主軸信號特征提取。采用理論分析、仿真模擬及實驗驗證等手段，驗證了方法的有效性。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出了基于峰

2、值特征的信號變換方法，該方法以峰值為特征點，對信號進行分段重組變換，增強了軸承振動信號在變換域稀疏度，并結(jié)合小波基、離散余弦基，提出了軸承稀疏表示方法，并采用軸承振動信號加以驗證;以此為基礎(chǔ)，建立了基于峰值特征和稀疏表示的軸承故障特征增強方法。通過與小波方法、離散余弦變換方法對比，以故障特征頻率幅值為衡量指標(biāo)，驗證了增強方法的有效性。⑵應(yīng)用壓縮感知框架，提出了基于少量數(shù)據(jù)的軸承故障直接檢測方法。該方法提出以故障特征諧波為檢測對象，采用高

3、斯隨機矩陣作為壓縮感知采樣矩陣，獲取欠采樣壓縮數(shù)據(jù)。應(yīng)用壓縮采樣匹配追蹤算法，以稀疏度為檢測條件，對壓縮數(shù)據(jù)進行不完全重構(gòu)，實現(xiàn)低采樣率下軸承故障直接檢測。以正弦混合信號、故障仿真信號、實驗軸承振動信號作為輸入信號，驗證了算法的有效性;同時本文也分析了不同采樣率下對檢測成功率的影響。⑶開展了低速軸承故障診斷方法研究，首先為解決低速軸承故障特征難以提取，分析數(shù)據(jù)量較大的問題，將峰值保持算法應(yīng)用到低速軸承信號處理，并與等間隔算法相對比，結(jié)果