【摘要】： 軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械裝備的關(guān)鍵部件,且在中低速和無法使用液壓系統(tǒng)的情況下多采用滾動軸承。由于滾動軸承的結(jié)構(gòu)特性,使得滾動軸承是機(jī)械部件中比較容易出現(xiàn)故障的部件之一。滾動軸承的性能制約了機(jī)械產(chǎn)品整體性能的提高,并且對于直升機(jī)和其他航天產(chǎn)品,其滾動軸承出現(xiàn)故障后如不能及時處理可能會造成災(zāi)難性事故。 本文結(jié)合滾動軸承故障診斷的實際需求,在總結(jié)傳統(tǒng)軸承故障診斷方法的基礎(chǔ)上,結(jié)合小波變換和HHT方法的優(yōu)點,提出了基于改進(jìn)NS-EMD的滾動軸承故障診斷方法。 1、時頻分析是處理非線性、非平穩(wěn)信號的有效方法,大多數(shù)時頻分析方法是基于傳統(tǒng)傅里葉變換,因此這些方法的效果受到傅里葉變換的制約,在實際應(yīng)用中也受傅里葉變換自身局限性的影響。本文詳細(xì)介紹了各種時頻分析方法的理論、特點,分析了各自的優(yōu)勢、應(yīng)用范圍及其局限性。 2、EMD方法能夠自適應(yīng)地將信號分解成一系列IMF分量之和,且分解的結(jié)果都有明確的物理意義。本文對EMD方法的相關(guān)概念、理論、方法等進(jìn)行了詳細(xì)介紹,并結(jié)合仿真信號進(jìn)行了分析,從而驗證了EMD方法的有效性和準(zhǔn)確性。 3、目前,EMD方法在應(yīng)用中還存在著篩選判據(jù)、端點效應(yīng)、模態(tài)混疊等問題。本文通過研究小波變換和EMD分解各自的優(yōu)勢和特點,介紹了利用小波降噪結(jié)合EMD的方法,減少了無意義IMF的產(chǎn)生,提高了EMD分解的效果。 4、從瞬時頻率的概念出發(fā),引出了NS-EMD方法。該方法能夠?qū)MF信號進(jìn)行AM-FM解調(diào),將IMF分成調(diào)幅信號和調(diào)頻信號兩部分。本文深入研究了NS-EMD方法,并指出其在處理實際信號過程中的不足,提出改進(jìn)措施,減小了迭代過程給實際信號帶來的扭曲失真,提高了標(biāo)準(zhǔn)化方法的精度。 5、在對滾動軸承特性與故障機(jī)理研究的基礎(chǔ)之上,本文基于改進(jìn)的NS-EMD方法,提出了兩種滾動軸承故障診斷方法。這兩種方法算法簡單高效且大大提高了瞬時頻率和瞬時幅值的計算精度,從而增大了故障頻率計算的準(zhǔn)確性,能夠準(zhǔn)確判別滾動軸承的故障部位,在工程領(lǐng)域具有較好的應(yīng)用價值。
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：TH133.33;TH165.3
【圖文】：

第 18 頁法的特點到今天，已經(jīng)在許多領(lǐng)域中得到廣泛高效內(nèi)容可以看出，EMD 的過程是一個條理實際的信號分解過程中，利用 EMD 基于成若干滿足特定條件的 IMF 分量。這些瞬時幅值與瞬時頻率可以很大程度地提產(chǎn)生。EMD 方法在整個“篩分”過程樣要預(yù)先選擇基函數(shù)。在 EMD 的分解

信號邊界上會出現(xiàn)失真的現(xiàn)象，叫做“吉在“吉布斯”現(xiàn)象，但是如果采用直接時間算法不會在小波分量間傳遞，但 HHT 過程會使得邊界傳遞下去，最終引起較大擺動，而使得到的分解這個問題提出了利用“特征波”對原始信號進(jìn)行法所面臨的邊界問題仍未完全解決。后續(xù)的研究方法，如包絡(luò)延拓法[31]、波形匹配預(yù)測法[31]、邊界30]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)延拓法[33]、鏡像延拓法[34]和應(yīng)用 A法[35]等，但是這些方法仍無法根本解決 HHT 方法響。疊的問題。試驗表明，EMD 方法在大多數(shù)情況相符。但是，試驗也發(fā)現(xiàn)，當(dāng)強(qiáng)信號混有間歇小噪果不盡如人意，會有很大誤差。軸承故障機(jī)理研究現(xiàn)狀

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本文編號：2728943