本文選題：聲發(fā)射　切入點(diǎn)：軸承滾動(dòng)接觸疲勞　出處：《燕山大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：在常規(guī)運(yùn)行條件下,軸承發(fā)生滾動(dòng)接觸疲勞失效是最常見的軸承故障之一。軸承從出現(xiàn)接觸疲勞現(xiàn)象到失效是一個(gè)動(dòng)態(tài)發(fā)展過程,因此,從安全性和經(jīng)濟(jì)性兩方面綜合考慮,對(duì)軸承滾動(dòng)接觸疲勞狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并及時(shí)作出診斷具有重要意義。本文結(jié)合國(guó)內(nèi)外基于聲發(fā)射技術(shù)的軸承滾動(dòng)接觸疲勞診斷的研究現(xiàn)狀,提出了一種用于量化診斷軸承滾動(dòng)接觸疲勞狀態(tài)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)方案并進(jìn)行了相關(guān)試驗(yàn)研究。本文主要從以下幾個(gè)方面開展研究工作:(1)研究了軸承滾動(dòng)接觸疲勞聲發(fā)射信號(hào)的相關(guān)處理方法。主要包括:聲發(fā)射信號(hào)的預(yù)處理方法,主要應(yīng)用小波包分解和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行濾波消噪;聲發(fā)射信號(hào)的特征提取方法,研究應(yīng)用小波包分析分別提取聲發(fā)射信號(hào)的能量特征與信息熵特征;聲發(fā)射信號(hào)的特征選擇,應(yīng)用主成分分析法對(duì)提取的聲發(fā)射信號(hào)的特征進(jìn)行壓縮降維;聲發(fā)射信號(hào)特征的模式識(shí)別方法,主要應(yīng)用支持向量機(jī)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)經(jīng)選擇后的特征進(jìn)行模式識(shí)別,判斷軸承的滾動(dòng)接觸疲勞狀態(tài)。(2)設(shè)計(jì)了基于信息融合技術(shù)的軸承滾動(dòng)接觸疲勞量化診斷方案。應(yīng)用“特征串行”法這一中間層次的特征級(jí)信息融合方法,將兩通道聲發(fā)射傳感器獲取的聲發(fā)射信號(hào)融合在一起進(jìn)行軸承滾動(dòng)接觸疲勞狀態(tài)的判別。(3)設(shè)計(jì)并建立了基于聲發(fā)射技術(shù)的軸承滾動(dòng)接觸疲勞量化診斷系統(tǒng)。結(jié)合實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有設(shè)備和技術(shù)條件搭建了量化診斷系統(tǒng)的硬件部分并對(duì)診斷系統(tǒng)的軟件部分進(jìn)行了功能、結(jié)構(gòu)和必要的算法設(shè)計(jì)。(4)進(jìn)行試驗(yàn)以驗(yàn)證該量化診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。通過對(duì)試驗(yàn)過程中獲取到的聲發(fā)射信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理得出診斷結(jié)果,將診斷結(jié)果和軸承試件樣本進(jìn)行對(duì)比以驗(yàn)證該量化診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Rolling contact fatigue failure is one of the most common bearing failures under normal operating conditions.Bearing contact fatigue phenomenon to failure is a dynamic development process, so it is important to monitor and diagnose rolling contact fatigue state in real time from safety and economy aspects.In this paper, according to the research status of rolling contact fatigue diagnosis based on acoustic emission technology at home and abroad, a monitoring system for quantitative diagnosis of rolling contact fatigue state of bearings is proposed and related experimental research is carried out.In this paper, the related processing method of bearing rolling contact fatigue acoustic emission signal is studied from the following aspects: 1.It mainly includes: preprocessing method of acoustic emission signal, mainly using wavelet packet decomposition and empirical mode decomposition to filter and eliminate noise of acoustic emission signal, feature extraction method of acoustic emission signal,Wavelet packet analysis is used to extract the energy characteristics and information entropy characteristics of acoustic emission signals, the feature selection of acoustic emission signals and the principal component analysis (PCA) are used to compress and reduce the dimension of the extracted acoustic emission signals.The pattern recognition method of acoustic emission signal is mainly based on support vector machine (SVM) and BP neural network (BP neural network).The quantitative diagnosis scheme of bearing rolling contact fatigue based on information fusion technology is designed.Using the "feature serial" method, which is the middle level feature level information fusion method,The acoustic emission signals obtained from two acoustic emission sensors are fused together to distinguish the rolling contact fatigue state of bearings. A quantitative diagnosis system for rolling contact fatigue of bearings based on acoustic emission technology is designed and established.Combined with the existing equipment and technical conditions of the laboratory, the hardware part of the quantitative diagnosis system is built and the function of the software part of the diagnosis system is carried out.Structure and necessary algorithm design. 4) to verify the accuracy and reliability of the quantitative diagnostic system.The diagnostic results are obtained by analyzing and processing the acoustic emission signal data obtained during the test. The accuracy of the quantitative diagnosis system is verified by comparing the diagnostic results with the bearing specimen samples.
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH133.3

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本文編號(hào)：1727779