【摘要】：滾動軸承作為旋轉機械中關鍵的部件之一,健康狀況通常直接影響機械設備的正常運作。旋轉機械故障,大約三成的原因是滾動軸承出現(xiàn)了不同程度的損傷,因而對滾動軸承進行故障分析意義重大。此外,虛擬儀器近年來快速的發(fā)展,大大推動了許多技術領域的發(fā)展,所以,在機械設備故障診斷領域中,應用虛擬儀器技術有著深遠的意義。本論文基于虛擬儀器開發(fā)環(huán)境,以滾動軸承為試驗對象,開展了針對其振動信號的采集與分析系統(tǒng)的研究。首先搭建硬件實驗平臺,以美國國家儀器公司(National Instruments,NI)的LabVIEW軟件為開發(fā)平臺,進行系統(tǒng)程序的開發(fā)工作。該系統(tǒng)主要由信號采集、信號處理、故障診斷和輔助功能四大模塊構成,可實現(xiàn)現(xiàn)場信號采集、在線分析與設備運行狀態(tài)診斷等功能。本系統(tǒng)故障診斷模塊基于本課題組前期研究基礎,將核函數(shù)特征矩陣聯(lián)合近似對角化(Kernel Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices,KJADE)和變步長振動共振(Step-Varying Vibrational Resonance,SVVR)算法集成于系統(tǒng)中,通過對滾動軸承的振動信號進行故障分析。其中,KJADE基于核技巧,將輸入數(shù)據(jù)X非線性映射到高維特征空間F,在F中構造最佳分類平面,從而得到數(shù)據(jù)的非線性結構,具備了良好的低維非線性特征融合特性。SVVR算法實質上是由于一個小周期力不能使勢阱間的粒子跳躍,當給一個適當?shù)母哳l信號,其和小周期力之間的擾動作用讓勢阱間的粒子跳躍,使能量開始轉移,達到目標信號增強的效果。本論文基于LabVIEW研制振動噪聲采集與分析系統(tǒng)采用模塊化設計,不僅研發(fā)周期短,開發(fā)成本低,穩(wěn)定性強,功能易于擴展等優(yōu)點,且使人機交互界面具有非常高的友好性,易于操作,結果簡潔明了。該系統(tǒng)可實現(xiàn)滾動軸承的振動信號的采集及其故障分析,具有較高的實際應用價值。
【圖文】：

取得了良好的成績，虛擬儀器己列入到“十五”優(yōu)先資助領域。利用虛擬儀器采逡逑集信號，相比于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集器，系統(tǒng)功能更加強大靈活，具有更強的適應性。逡逑目前，用于軸承故障分析的主要方法總結如下，如圖１－１所示：逡逑軸承故朿診斷的主要方法逡逑Ｔ邐？邐%煎危藻危藻義嫌灣義仙撾洛甕彥危歟戾握皴義戲㈠味儒蔚玨我哄味義仙溴渭噱危本阱渭戾畏皺義戲藉尾忮衛(wèi)溴尾忮撾鰣義戲ㄥ畏ㄥ味襄畏ㄥ畏ㄥ義希悍ㄥ義賢跡保敝岢泄收險鋃系鬧饕椒ㄥ義希疲椋玨澹保卞澹停幔椋鑠澹恚澹簦瑁錚洌簀澹錚駑澹猓澹幔潁椋睿玨澹媯幔酰歟翦澹洌椋幔紓睿錚螅椋簀義希ǎ保┥⑸浞椒ǎ旱敝岢性誦兄諧魷止收�，会揖壇袌Aǖ男問絞頭懦鏨㈠義希插義，

本文編號：2663422