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文檔簡介
1、滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最常用的零部件之一,其工作狀態(tài)正常與否直接影響到整臺設(shè)備的性能甚至整個(gè)生產(chǎn)線的安全和生產(chǎn)。因此,研究滾動軸承的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù),對于避免突發(fā)事故的發(fā)生以及維修體制的變革等具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本文以滾動軸承為研究對象,針對特征提取這一滾動軸承故障診斷中的關(guān)鍵問題,從軸承振動信號的處理著手,進(jìn)行了一系列的研究工作。主要內(nèi)容如下:
1)闡述了論文選題的背景與意義,分析了滾動軸承的振動機(jī)理,總結(jié)了滾
2、動軸承診斷信息獲取、故障特征提取和故障模式識別等方面國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,在此基礎(chǔ)之上,確立了本文的研究思路和研究內(nèi)容。
2)提出了一種基于IMF峭度的滾動軸承故障診斷方法。在分析峭度在軸承故障診斷中的局限性的基礎(chǔ)上,提出利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸猓‥MD)方法把滾動軸承的振動信號分解為一系列代表不同頻帶的內(nèi)蘊(yùn)模式函數(shù)(IMF),再取包含豐富故障信息的前幾個(gè)IMF計(jì)算其峭度值,用不同頻帶信號的峭度值來進(jìn)行軸承工作狀態(tài)的分析,最后以這些峭度值
3、作為故障特征向量,輸入支持向量機(jī)(SVM)實(shí)現(xiàn)軸承的故障診斷,并用實(shí)驗(yàn)信號進(jìn)行了驗(yàn)證。
3)針對IMF峭度對軸承故障損傷程度識別能力的不足,提出了一種基于IMF包絡(luò)樣本熵的滾動軸承故障診斷方法。首先介紹了熵概念的發(fā)展及泛化,并給出了樣本熵的定義,然后針對樣本熵在表征信號復(fù)雜度時(shí)存在熵值大小和復(fù)雜度高低不一致的缺點(diǎn),結(jié)合滾動軸承故障信號的調(diào)制特征,提出利用包絡(luò)信號的樣本熵作為滾動軸承的故障特征。該方法利用EMD先把振動信號分解為
4、若干IMF之和,再選取包含豐富故障信息的IMF求其包絡(luò)信號,最后計(jì)算包絡(luò)信號的樣本熵,然后以包絡(luò)樣本熵組成故障特征向量,結(jié)合SVM完成滾動軸承不同工作狀態(tài)的識別。結(jié)果表明,所提方法不僅能夠區(qū)分軸承不同類型的故障,還能準(zhǔn)確識別不同的故障損傷程度。
4)將層次熵(Hierarchical entropy,HE)引入到滾動軸承故障特征提取中。在分析樣本熵和多尺度熵表征信號復(fù)雜度的不足的基礎(chǔ)上,介紹了層次熵的基本概念和算法,提出了基于
5、層次熵的滾動軸承故障特征提取方法。層次熵通過構(gòu)造特定的算子,不但能夠考察信號“低頻成分”的樣本熵,還能夠計(jì)算“高頻成分”的樣本熵。最后,結(jié)合SVM實(shí)現(xiàn)滾動軸承的故障診斷,同時(shí)與前面提出的故障診斷方法以及多尺度熵方法進(jìn)行了對比分析。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明,基于層次熵和SVM的滾動軸承故障診斷方法效果最優(yōu),識別率達(dá)到了100%。
5)提出了一種基于EMD和相關(guān)系數(shù)的滾動軸承早期故障檢測方法。運(yùn)用模式識別方法進(jìn)行不同軸承故障類型的分類是建
6、立在故障樣本數(shù)據(jù)可獲得的基礎(chǔ)之上的,而在實(shí)際的生產(chǎn)應(yīng)用中,很難獲得不同故障類型的軸承振動數(shù)據(jù)。針對這一問題,把軸承故障檢測當(dāng)作是異常檢測問題,完全基于軸承正常振動信號,通過相關(guān)系數(shù)的計(jì)算和簡單的設(shè)定,實(shí)現(xiàn)軸承故障的自動檢測。完成故障的檢測以后,利用包絡(luò)分析法完成軸承故障的診斷,最后通過全壽命周期實(shí)驗(yàn)信號驗(yàn)證了該方法的有效性。
6)將希爾伯特振動分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)引入到
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