【摘要】：眾所周知,混合陶瓷球軸承有著十分優(yōu)良的特性,正是因為如此,在高速精密的機械設(shè)備當(dāng)中有著極為普遍的實際應(yīng)用,其同樣為這些設(shè)備當(dāng)中極易失效的部件之一。從整體上來看,軸承在使用的過程當(dāng)中,損傷不斷累積,最終到性能完全失效。有效的提出反映軸承性能退化指標(biāo)的特征量可以有效的檢測軸承性能在運行過程中的狀態(tài)。與鋼球滾動軸承基本一致,就混合陶瓷球軸承而言,疲勞剝落同樣為基本失效形式。其中,剝落區(qū)寬度為體現(xiàn)滾動軸承故障水平的重要指標(biāo)之一。目前對于剝落區(qū)寬度的在線測量是一大難題。研究表明,在滾動軸承出現(xiàn)剝落故障的情況下,滾動體通過剝落區(qū)的振動信號存在雙沖擊屬性,根據(jù)雙沖擊時差與軸承剝落區(qū)長度的關(guān)系,可以用于評價軸承故障程度。軸承早期故障產(chǎn)生時,其故障信號較微弱,在環(huán)境噪聲的干擾下,無法直接從原始信號中直接觀測到雙沖擊特征。研究中介紹了兩種信號處理的方法用以增強雙沖擊特征�；贏R模型的預(yù)白化處理,去除原始信號中的周期信號成分,保留軸承故障信息�；贛ED解卷積方法增強信號中沖擊成分。同時結(jié)合譜峭度和包絡(luò)提取方法提取雙沖擊特征。并對實際剝落故障振動信號進行雙沖擊特征提取。軸承性能退化過程中,好的屬性指標(biāo)不只是需要對于軸承初始退化足夠敏感,同時,基本變化趨勢要和軸承退化過程實現(xiàn)統(tǒng)一。文中從時域、頻域中提取出能夠表征軸承健康信息的特征指標(biāo)。不同的指標(biāo)在對退化趨勢的反映中具有不同的優(yōu)點。為了全面的反映軸承退化信息,而且不造成過大計算量,使用主成份分析方法對軸承故障特征向量進行特征融合,獲得的第一主成份可以更敏感、更全面的反映軸承退化信息。在進行特征提取時,時域、頻域上的指標(biāo)與信號幅值密切相關(guān),為了保持退化指標(biāo)的一致性,無法對信號進行預(yù)處理,導(dǎo)致提取的特征指標(biāo)無法良好的監(jiān)測軸承早期故障。本文提出使用雙沖擊間隔作為軸承性能退化指標(biāo)。雙沖擊間隔為時間量,使用信號預(yù)處理方法時對時間量的影響較小,依舊可以保持其一致性。通過對全壽命試驗中獲得的數(shù)據(jù)進行雙沖擊特征提取發(fā)現(xiàn),退化過程中雙沖擊間隔隨著軸承性能退化趨勢增加,而且可以較好的探測軸承早期故障。
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TH133.3
【圖文】：

圖 2.1 滾動球軸承的結(jié)構(gòu)示意圖Fig 2.1 Bearing Structure chart中 do指的是滾動球軸承的外圈滾道直徑，di 指的是滾動球軸承，而 dp指的是滾動球軸承的節(jié)徑，de 指的是滾動球軸承的滾動滾動體與滾道接的觸角 α 以及滾動體個數(shù) Z 為關(guān)鍵性的指標(biāo)。軸承的失效形式及成因承雖然相比機械設(shè)備只是一個小部件，但是其內(nèi)部結(jié)構(gòu)比較復(fù)裝過程都不簡單[40]。滾動軸承在機械設(shè)備中是承載部件，同時受，在旋轉(zhuǎn)機械中可能因為多種原因失效，也是最容易受損的零滾動軸承的基本幾何特征引起重視，就像，軸向間隙以及吻合度力而言，滾動球軸承的滾動體和滾道的匹配情況十分關(guān)鍵，軸承承載程度對接觸角的大小有著顯著影響。同時，軸承的應(yīng)力以及在不同程度上受到軸向間隙、曲率與相對曲率以及自由偏轉(zhuǎn)角等

圖 3.2 故障尺寸類型[24]Fig.3.2 Type of failure size.2 基于 AR-Med 的雙沖擊特征提取.2.1 基于自回歸模型的濾波方法AR 模型是現(xiàn)階段非常有效的一種自回歸模型。由于軸承在運行過程中滾動有一定的滑移，軸承故障信號可以理解為一種隨機信號。在進行數(shù)據(jù)采集的過中，所采集的信號不僅包含軸承故障信號和噪聲，也包含設(shè)備運行過程中各種它零部件產(chǎn)生的確定性信號。這些混合信號之中包含的軸承故障信息往往被其較大的確定信號淹沒。AR 模型[17]可以有效的去除混合信號中的確定性信號，留信號中的隨機信號，從而提高軸承故障信號的信噪比pk k i k i x a x ………….……………… (3-1)

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前7條

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本文編號：2727140