【摘要】：機(jī)械傳動系統(tǒng)由于長期在升速、降速或變載等變工況下運(yùn)行,軸承等基礎(chǔ)部件易出現(xiàn)故障。因此,針對變轉(zhuǎn)速過程中的軸承展開特征提取和故障診斷技術(shù)研究具有重大意義。本論文通過參數(shù)化時頻分析方法直接從振動信號中提取轉(zhuǎn)速信息,結(jié)合一系列高效信號處理方法,對變轉(zhuǎn)速工況下的機(jī)械傳動系統(tǒng)軸承進(jìn)行故障診斷,取得一定的效果。具體工作安排如下:1、針對特殊設(shè)備不便安裝轉(zhuǎn)速計(jì)或編碼器,無法獲得鍵相信號,難以進(jìn)行變轉(zhuǎn)速軸承故障診斷的問題,提出了核回歸殘余分解增強(qiáng)的多項(xiàng)式調(diào)頻小波變換故障診斷方法。該方法克服了傳統(tǒng)計(jì)算階比跟蹤方法對速度傳感器的依賴,直接從振動信號中獲取轉(zhuǎn)速曲線。結(jié)合核回歸殘余分解自適應(yīng)分解方法,成功提取故障特征。實(shí)驗(yàn)表明,該方法可以成功診斷出無鍵相變轉(zhuǎn)速運(yùn)行的軸承故障。2、針對轉(zhuǎn)速波動過大甚至發(fā)生突變,普通時頻分析易發(fā)生能量泄露,難以準(zhǔn)確提取轉(zhuǎn)速曲線的問題,提出了基于樣條調(diào)頻小波變換的角域同步平均故障診斷方法。角域同步平均將時域同步平均拓展到角域信號,能有效去除噪聲及不相關(guān)的周期性沖擊干擾,從而提取故障特征。該方法實(shí)現(xiàn)了大幅度波動的轉(zhuǎn)速曲線精確提取,并成功診斷出強(qiáng)噪聲背景干擾下的軸承故障。3、針對變轉(zhuǎn)速工況軸承故障特征提取受到強(qiáng)噪聲背景及其它零部件工作沖擊的干擾的問題,提出了基于多項(xiàng)式調(diào)頻小波變換的最大相關(guān)峭度解卷積故障診斷方法,克服了峭度易受信號中單個或少量高幅度脈沖影響的缺點(diǎn),充分考慮沖擊分量的周期性特征,有效提取故障特征。仿真與實(shí)驗(yàn)表明,該方法可用于變工況下軸承微弱故障的診斷,特征提取能力優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
【圖文】：

轉(zhuǎn)速變化對信號波形的影響：(a)恒定轉(zhuǎn)速，，(b)變轉(zhuǎn)速Fig.1-1Theinfluenceofspeedfluctuationonwaveform:(a)constantspeed,(b)variablespeed.

轉(zhuǎn)速變化對信號譜分析的影響：(a)恒定轉(zhuǎn)速，(b)變轉(zhuǎn)速Fig.1-2Theinfluenceofspeedfluctuationonspectrumanalysis:(a)constantspeed,(b)variable
【學(xué)位授予單位】：溫州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TH133.3

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 林京;趙明;;變轉(zhuǎn)速下機(jī)械設(shè)備動態(tài)信號分析方法的回顧與展望[J];中國科學(xué):技術(shù)科學(xué);2015年07期

2 郭寶良;段志善;鄭建校;史麗晨;;振動機(jī)械滾動軸承兩點(diǎn)點(diǎn)蝕故障診斷研究[J];振動與沖擊;2013年07期

3 董立永;;故障智能診斷方法綜述[J];可編程控制器與工廠自動化;2010年12期

4 周川;伍星;劉暢;賀瑋;;基于EMD和模糊C均值聚類的滾動軸承故障診斷[J];昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào)(理工版);2009年06期

5 陶新民;徐晶;杜寶祥;徐勇;;基于小波域隱馬爾可夫模型故障診斷方法[J];振動與沖擊;2009年04期

6 焦衛(wèi)東;朱有劍;;基于EMD與倒譜分析的軸承故障診斷[J];機(jī)電工程;2009年02期

7 郭瑜,秦樹人,梁玉前;時頻分析階比跟蹤技術(shù)[J];重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2002年05期

8 馮志鵬,宋希庚,薛冬新,謝宇,鄧東風(fēng);旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動故障診斷理論與技術(shù)進(jìn)展綜述[J];振動與沖擊;2001年04期

9 何正嘉;劉雄;屈梁生;;信號時域平均原理和應(yīng)用[J];信號處理;1986年04期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 樓凱;核回歸殘余變換及其在機(jī)械故障診斷中應(yīng)用研究[D];溫州大學(xué);2017年

2 劉佩森;基于共振解調(diào)理論的滾動軸承故障診斷儀研究[D];電子科技大學(xué);2014年

3 史美麗;基于LMD的滾動軸承故障診斷研究[D];湖南大學(xué);2011年

本文編號：2665611