本文選題：滾動軸承　切入點(diǎn)：聲發(fā)射　出處：《沈陽航空航天大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：滾動軸承是旋轉(zhuǎn)設(shè)備中最重要的機(jī)械組件之一,但具有易損特性,一旦發(fā)生故障會極大程度地影響整個設(shè)備的運(yùn)行安全。本文主要研究如何檢測滾動軸承運(yùn)行過程中是否發(fā)生故障,并識別故障類型,在機(jī)械設(shè)備安全維護(hù)方面有著重要意義。實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)來自江蘇千鵬QPZZ-II型滾動軸承故障模擬平臺,通過該平臺模擬軸承的四種運(yùn)行狀態(tài),分別是正常、滾動體故障、外圈故障以及內(nèi)圈故障。滾動軸承聲發(fā)射信號由SAEU2S聲發(fā)射系統(tǒng)采集。首先,研究自適應(yīng)形態(tài)濾波方法對聲發(fā)射信號進(jìn)行降噪。設(shè)計一種加權(quán)級聯(lián)形態(tài)濾波器,利用開運(yùn)算抑制聲發(fā)射正脈沖峰值噪聲,利用閉運(yùn)算抑制聲發(fā)射負(fù)脈沖谷值噪聲;比較不同的去噪指標(biāo),引入去噪前后信號的相關(guān)性指標(biāo)作為實(shí)測聲發(fā)射信號的降噪評價指標(biāo),實(shí)現(xiàn)對形態(tài)閉開和開閉運(yùn)算權(quán)值的自適應(yīng)調(diào)整,完成形態(tài)濾波器的設(shè)計。對模擬聲發(fā)射信號的仿真結(jié)果表明該方法可以有效濾除信號中的脈沖噪聲。通過信噪比與相關(guān)性指標(biāo)的比較表明二者隨權(quán)值變化的趨勢一致,從而驗(yàn)證相關(guān)性指標(biāo)可以代替信噪比用于評價噪聲強(qiáng)度未知的實(shí)測信號去噪效果。其次,針對自適應(yīng)形態(tài)濾波方法在白噪聲抑制方面表現(xiàn)欠佳,將自適應(yīng)形態(tài)濾波與集合平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)進(jìn)行去噪組合。應(yīng)用EEMD對形態(tài)濾波處理后的信號進(jìn)行分解,將信號從高頻到低頻分解為有限個反映不同振動模態(tài)的本征模態(tài)函數(shù)(IMF),從而分離出高頻干擾信號。對模擬聲發(fā)射信號的仿真和比較結(jié)果表明了組合方法的可行性與有效性。最后采用組合方法對滾動軸承故障模擬平臺的實(shí)測聲發(fā)射信號進(jìn)行處理,并分析比對不同軸承故障狀態(tài)下的頻域特征,識別故障。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證本文方法在實(shí)測軸承信號處理中的有效性。
[Abstract]:Rolling bearing is one of the most important mechanical components in rotating equipment, but it has the characteristics of vulnerability. Once the fault occurs, the safety of the whole equipment will be greatly affected. This paper mainly studies how to detect the rolling bearing failure and identify the fault type. The data used in the experiment come from Jiangsu Qianpeng QPZZ-II rolling bearing fault simulation platform, through which the four running states of the bearing are simulated, which are normal and rolling body faults, respectively. The acoustic emission signal of rolling bearing is collected by SAEU2S acoustic emission system. Firstly, the adaptive morphological filtering method is studied to reduce the noise of acoustic emission signal. A weighted cascade morphological filter is designed. The peak noise of acoustic emission positive pulse is suppressed by open operation, the valley noise of negative pulse is suppressed by closed operation, different denoising indexes are compared, and the correlation index of signal before and after de-noising is introduced as the denoising evaluation index of measured acoustic emission signal. To realize the adaptive adjustment of the morphological closed operation and the open and close operation weight, The simulation results of simulated acoustic emission signal show that this method can effectively filter the pulse noise in the signal. The comparison of SNR and correlation index shows that the trend of the two changes with weight is consistent. It is verified that the correlation index can be used to evaluate the denoising effect of the measured signals with unknown noise intensity instead of SNR. Secondly, the adaptive morphological filtering method is not good for white noise suppression. Combining adaptive morphological filtering with set average empirical mode decomposition (Ensemble Empirical Mode Decompositiontion EEMD), the signal processed by morphological filtering is decomposed by EEMD. The signal is decomposed from high frequency to low frequency into a finite number of intrinsic mode functions reflecting different vibration modes, and the high frequency interference signals are separated. The simulation and comparison of simulated acoustic emission signals show the feasibility of the combined method. Finally, the combined method is used to process the measured acoustic emission signals of the rolling bearing fault simulation platform. The characteristics of frequency domain in different bearing fault states are analyzed and the fault is identified. The experimental results show that the proposed method is effective in the field of bearing signal processing.
【學(xué)位授予單位】：沈陽航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TH133.33

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本文編號：1673202