本文關(guān)鍵詞：基于聲發(fā)射信號(hào)的滾動(dòng)軸承故障特征提取技術(shù)研究

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【摘要】：在各種大型的旋轉(zhuǎn)機(jī)械零部件中，滾動(dòng)軸承是應(yīng)用最為廣泛也是最易發(fā)生損壞的零部件，其能否正常運(yùn)行將會(huì)直接影響到整套設(shè)備的性能，滾動(dòng)軸承的故障診斷對(duì)保持機(jī)械平穩(wěn)運(yùn)行和安全生產(chǎn)具有十分重要的意義，對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的滾動(dòng)軸承進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷是至關(guān)重要的，因此，尋找最合適、最有效的降噪方法一直是滾動(dòng)軸承故障診斷中的主要研究方向。滾動(dòng)軸承初期故障的振動(dòng)信號(hào)十分較弱且沖擊能量較低，振動(dòng)信號(hào)的信息往往被湮沒在巨大的背景噪聲中，由于聲發(fā)射信號(hào)具有高頻的特性，能夠排除低頻噪聲的影響，而且聲發(fā)射傳感器接受的是材料本身釋放的應(yīng)變能，能夠有效地檢測(cè)滾動(dòng)軸承早期故障，因此，本文采用聲發(fā)射技術(shù)對(duì)滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行診斷。 本文針對(duì)N204型號(hào)的軸承開展?jié)L動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)研究，搭建了滾動(dòng)軸承故障模擬試驗(yàn)臺(tái)，并通過試驗(yàn)臺(tái)對(duì)外圈故障、內(nèi)圈故障、滾動(dòng)體故障、外圈-滾動(dòng)體耦合故障四種情況分別進(jìn)行了狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障類型診斷試驗(yàn)，，并采集了相應(yīng)的聲發(fā)射信號(hào)。 本文提出了一種改進(jìn)的小波閾值去噪法，這種方法綜合了傳統(tǒng)的硬閾值、軟閾值去噪的優(yōu)點(diǎn)，并且通過仿真信號(hào)分析表明改進(jìn)小波閾值去噪法優(yōu)于傳統(tǒng)的硬閾值、軟閾值，將改進(jìn)小波閾值方法與局域均值分解法相結(jié)合對(duì)滾動(dòng)軸承故障的聲發(fā)射進(jìn)行特征提取與故障診斷分析。 本文將馬氏距離與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解結(jié)合，首先對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行小波去噪預(yù)處理，再對(duì)去噪后的信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，通過馬氏距離準(zhǔn)則提取與原始聲發(fā)射信號(hào)相關(guān)性最大的分量，剔除與原始信號(hào)相關(guān)性最小的虛假分量，再對(duì)馬氏距離選取出來的本征模態(tài)分量進(jìn)行頻譜分析，并且與對(duì)原始信號(hào)直接包絡(luò)譜分析進(jìn)行對(duì)比，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：聲發(fā)射信號(hào) 小波變換 馬氏距離 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：沈陽航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TH133.33;TH165.3
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 課題研究的背景及意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究的現(xiàn)狀12-15
• 1.3 本文主要研究的內(nèi)容15-17
• 第2章 聲發(fā)射技術(shù)原理與滾動(dòng)軸承故障特征提取的方法17-22
• 2.1 聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)與研究17-19
• 2.1.1 聲發(fā)射技術(shù)的原理17-18
• 2.1.2 聲發(fā)射技術(shù)的特點(diǎn)18-19
• 2.2 滾動(dòng)軸承的故障特性19-21
• 2.3 滾動(dòng)軸承故障特征提取方法21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第3章 基于聲發(fā)射信號(hào)的滾動(dòng)軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)方案和試驗(yàn)臺(tái)22-31
• 3.1 聲發(fā)射系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)設(shè)定22-27
• 3.2 滾動(dòng)軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)方案27-28
• 3.3 滾動(dòng)軸承故障試驗(yàn)臺(tái)28-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第4章 基于局域均值分解和小波變換滾動(dòng)軸承故障特征提取31-50
• 4.1 局域均值分解概述31
• 4.2 局域均值分解原理31-33
• 4.3 小波變換33-36
• 4.3.1 連續(xù)小波變換33-35
• 4.3.2 離散小波變換35-36
• 4.4 小波降噪的數(shù)學(xué)模型及原理36-37
• 4.4.1 小波降噪的數(shù)學(xué)模型36-37
• 4.4.2 小波降噪的原理37
• 4.5 小波基的選擇和分解層次的選擇37-38
• 4.5.1 小波基的選取37-38
• 4.5.2 小波分解層次的選取38
• 4.6 小波閾值降噪常用方法及改進(jìn)方法38-40
• 4.6.1 閾值函數(shù)選取39-40
• 4.6.2 改進(jìn)的閾值函數(shù)40
• 4.7 小波閾值去噪效果評(píng)價(jià)40-41
• 4.8 仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證41-44
• 4.9 基于局域波分解和小波變換滾動(dòng)軸承故障基本步驟44-45
• 4.10 滾動(dòng)軸承故障故障診斷實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證45-48
• 4.10.1 外圈故障信號(hào)分析45-47
• 4.10.2 外圈和滾動(dòng)體耦合故障信號(hào)分析47-48
• 4.11 本章小結(jié)48-50
• 第5章 基于馬氏距離和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解滾動(dòng)軸承故障包絡(luò)譜分析50-62
• 5.1 馬氏距離概述50
• 5.1.1 馬氏距離定義50
• 5.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解原理50-54
• 5.2.2 本征模態(tài)函數(shù)51
• 5.2.3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法51-53
• 5.2.4 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的優(yōu)缺點(diǎn)53-54
• 5.3 Hilbert 包絡(luò)解調(diào)原理54-55
• 5.3.1 滾動(dòng)軸承故障診斷中的 Hilbert 包絡(luò)解調(diào)原理54
• 5.3.2 Hilbert 變換定義54-55
• 5.4 基于馬氏距離和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解軸承故障包絡(luò)譜分析基本步驟55-56
• 5.5 滾動(dòng)軸承故障故障診斷實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證56-61
• 5.5.1 外圈故障信號(hào)分析56-58
• 5.5.2 內(nèi)圈故障信號(hào)分析58-61
• 5.6 本章小結(jié)61-62
• 結(jié)論62-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 致謝67-68
• 攻讀碩士期間發(fā)表（含錄用）的學(xué)術(shù)論文68

【參考文獻(xiàn)】

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1 蘇文勝;滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)處理及特征提取方法研究[D];大連理工大學(xué);2010年

本文編號(hào)：1060425