【摘要】：滾動軸承是旋轉機械中不可缺少的部件之一,其主要作用為支撐機械旋轉體,降低旋轉運動中的摩擦系數(shù),并且保證其回轉精度。然而在長期運行過程中,由于初始裝配不當,制造不精確或者潤滑不充分等原因,滾動軸承的缺陷和磨損是不可避免的。如何對滾動軸承可能發(fā)生的故障和剩余的使用壽命進行準確識別這一話題,幾十年來吸引了國內外的大量學者對其進行研究,由于發(fā)生缺陷或損傷部分影響旋轉系統(tǒng)其它部件并產生相對應的振幅調制振動,因此包絡分析和解調技術被廣泛應用于旋轉機械的故障診斷。然而在實際的工況中,單一通道的數(shù)據并不能全面反映信號的特征,全矢譜技術采用同源雙通道信息融合技術,可以更加全面的顯示出旋轉設備振動的特征信息,有效避免了單通道數(shù)據不能全面反映振動信息的缺點。為了克服EMD算法的模態(tài)混疊問題,以EMD算法為基礎,研究發(fā)展出EEMD算法,并在處理信號噪聲方向得到廣泛的應用。綜上所述,根據EEMD算法與全矢譜技術各自的優(yōu)勢,提出了一種EEMD與全矢譜結合來提取故障特征信息,并且利用HMM進行滾動軸承故障識別的新方法,并利用取得的實驗數(shù)據驗證了該方法的有效性。工況是指設備運行時所處的操作條件,環(huán)境條件等。在實際的運行情況中,不同的同種設備不可能處于完全相同的工作環(huán)境,然而不同的工作環(huán)境和機器的運行狀態(tài)會對設備的磨損退化狀態(tài)有著顯著的影響。針對不同信號特征指標對滾動軸承剩余壽命反映能力的不同,本文對軸承的振動信號用全矢譜方法和全矢EEMD方法進行融合重構,對可以反映故障退化情況的幾種典型的退化指標進行分析比較,選出相關性較高的若干個指標,然后采用KPCA融合算法,選取其最大似然估計值較大的融合后的值(一般為第一核主成分)來作為滾動軸承壽命的退化指標,解決了單個退化指標不能完全反映軸承壽命退化特征的問題。利用文中提出的軸承退化指標提取方法來獲得建立不同轉速下滾動軸承的壽命模型,最后用支持向量機分類方法對滾動軸承剩余使用壽命進行預測,實現(xiàn)了對不同轉速下滾動軸承剩余壽命的準確預測。
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TH133.33
【圖文】：

不完整等問題，在分析頻率分辨率還是存在一些缺陷。2.1 二維全息譜流程圖2.2.2 全頻譜1993 年位于美國的 Bently 公司提出了全頻譜同源信息融合技術。和全息譜不同的是，全頻譜把轉子振動不同階諧波頻率內的軸心渦動估計分別分解為正反進動圓。在全頻譜理論中，頻譜圖的橫坐標正向代表著渦動的正進動頻率，反向代表著渦動的反進動頻率。全頻譜的優(yōu)勢在于原始信號經過全頻譜方法處理后可以得到振動矢量信號的進動方向，軸心軌跡的橢圓度等一些常規(guī)的信號分析方法無法直接得到的振動信息，這一點在處理單項徑向載荷，軸承裂紋故障，質量不平衡，動靜碰磨損等軸承故障時有著重要的作用。

圖 2.4 軸心渦動軌跡理論涉及的參數(shù)有以下幾種：把諧波渦動軌跡的橢圓長半軸定LR ，渦動軌跡的短半軸定義為振動的副振矢SR ;渦動軌跡和水的夾角定義為主振矢角 ，軸心沿著渦動軌跡旋轉時的相位角譜理論知識可以求得這些參數(shù)之間的關系，由以下關系式表 ckskskckckskckskckckskskckskckskckskckskckckskskckskckskckskckskckckskskyyxxyyxyxyxxyyxxyyxyxyxxyyxxyyxyxy2414122222122222222221222222222動力學理論知識可得，轉子的各階渦動軌跡在理想狀態(tài)下為進動圓和一個反進動圓來表示。如下圖 2.5 所示。

2 信息融合技術及其基本理論析，并和利用全矢譜融合后的兩個方向上的振動信號進行對比分析可得下圖 2.7。由對比圖我們可以清晰的分析出以下結論；X 方向由于承擔負載，故其的振動信號在中頻段和高頻段與利用全矢譜融合后的幅頻圖相對應頻段上的幅頻成分相似，但是 Y 方向所反映的振動信息在中頻段和高頻段明顯低于滾動軸承的實際振動幅值；但是 X 方向在低頻率段沒有 Y 方向反應靈敏。

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