本文關(guān)鍵詞：基于全矢MEMD的滾動(dòng)軸承狀態(tài)退化研究　出處：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：多維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(MEMD)及其擴(kuò)展算法噪聲輔助MEMD(NA-MEMD),本文統(tǒng)稱為MEMD,能夠?qū)Χ嗤ǖ佬盘?hào)進(jìn)行聯(lián)合分析,結(jié)合全矢譜技術(shù),為研究滾動(dòng)軸承的在相同頻率段內(nèi)的狀態(tài)退化提供了方法。本文以滾動(dòng)軸承全壽命周期內(nèi)的振動(dòng)信號(hào)為研究對(duì)象,定性研究了滾動(dòng)軸承退化過(guò)程的頻譜結(jié)構(gòu)變化,研究了退化過(guò)程的指標(biāo)選取,定量研究了滾動(dòng)軸承的剩余壽命。主要工作如下:(1)為了識(shí)別滾動(dòng)軸承退化過(guò)程,提出一種MEMD和全矢融合相結(jié)合的方法——全矢MEMD。對(duì)代表不同狀態(tài)的多通道振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行MEMD分解,得到一系列多元IMF分量,利用互相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則選取最敏感的一階IMF分量代表原始信號(hào),對(duì)其進(jìn)行全矢包絡(luò)分析來(lái)提取信號(hào)的特征。分別對(duì)模擬信號(hào)和辛辛那提大學(xué)的實(shí)例信號(hào)進(jìn)行分析。結(jié)果表明,隨著故障程度的增加,頻譜結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜,且呈現(xiàn)出了規(guī)律性。為進(jìn)一步研究整個(gè)滾動(dòng)軸承退化過(guò)程的頻譜結(jié)構(gòu)變化提供了一種新思路。(2)針對(duì)如何選取和構(gòu)建滾動(dòng)軸承退化過(guò)程指標(biāo),提出了NA-MEMD和主成分分析(PCA)相結(jié)合的退化指標(biāo)構(gòu)建方法。首先利用NA-MEMD對(duì)全壽命周期內(nèi)的雙通道信號(hào)和噪聲輔助通道信號(hào)進(jìn)行分解,然后采用相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則選取較為敏感的幾階IMF分量重構(gòu)信號(hào),其次計(jì)算出重構(gòu)信號(hào)的退化指標(biāo)序列,根據(jù)序列的單調(diào)性和魯棒性,選擇優(yōu)良指標(biāo)作PCA融合,最后選擇第一主成分作為滾動(dòng)軸承退化過(guò)程的最終指標(biāo)。對(duì)PRONOSITS平臺(tái)提供滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析,結(jié)果表明與單一指標(biāo)相比,基于NA-MEMD和PCA融合的指標(biāo)能夠比較完整地表征滾動(dòng)軸承的退化過(guò)程。(3)把裂紋擴(kuò)展模型和粒子濾波結(jié)合起來(lái),用于滾動(dòng)軸承的剩余壽命預(yù)測(cè)。該方法需要構(gòu)建可以表征滾動(dòng)軸承退化狀態(tài)的指標(biāo),選擇Paris-Erdogan模型作為退化過(guò)程的模型,選定粒子數(shù)和閾值,結(jié)合粒子濾波來(lái)預(yù)測(cè)剩余壽命。對(duì)基于NA-MEMD和PCA融合的第一主成分退化指標(biāo)進(jìn)行了剩余壽命預(yù)測(cè),結(jié)果表明,此方法在滾動(dòng)軸承的剩余壽命預(yù)測(cè)中具有一定的可行性。
[Abstract]:In order to identify the degradation process of the rolling bearing , this paper presents a new method for the degradation of the rolling bearing .

【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33

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本文編號(hào)：1377447