【摘要】：作為旋轉機械關鍵設備,滾動軸承具有支撐轉子并將轉子與支承之間的滑動摩擦轉化為滾動摩擦的功能,在各類工業(yè)場合受到廣泛應用。由于滾動軸承往往處于長期運行狀態(tài),且承受著旋轉機械的交變動態(tài)載荷,軸承損傷和故障經(jīng)常出現(xiàn)。軸承一旦發(fā)生故障,輕則導致設備性能降低、維修成本增加,重則導致停機甚至安全事故,因此滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的研究對現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)具有重大意義。然而軸承通常與其他旋轉部件安裝在同一設備上,在進行狀態(tài)監(jiān)測時,采集所得振動信號除了軸承本身的振動信號外,往往還夾雜著大量干擾信息。當軸承故障信號微弱時,這些干擾信息會對軸承故障診斷帶來極大困難。強干擾下故障特征的提取成為了軸承狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的重大挑戰(zhàn)之一。因此,本文以滾動軸承為研究對象,將強干擾下(包括其他旋轉部件所產(chǎn)生的循環(huán)平穩(wěn)噪聲及脈沖噪聲)滾動軸承故障診斷技術作為研究目標,以滾動軸承最優(yōu)故障解調(diào)頻帶為研究主線,提出了兩種可在強干擾下有效選擇軸承解調(diào)頻帶的方法。本文主要研究工作及創(chuàng)新點如下:(1)基于滾動軸承機械振動機理,建立了包含滑移在內(nèi)的滾動軸承振動信號模型,從模型頻譜上研究了直接分析原始頻譜存在的缺陷。(2)以快速峭度圖與Protrugram這兩大類最優(yōu)解調(diào)頻帶選擇的代表性方法為切入點,系統(tǒng)的分析了最優(yōu)解調(diào)頻帶選擇方法的頻帶劃分、指標計算及意義,深入解釋了最優(yōu)頻帶選取的原理及過程。(3)針對峭度及平方包絡譜這兩個經(jīng)典頻帶解調(diào)選擇方法的核心指標,從數(shù)學表達式上解釋了二者的內(nèi)在關聯(lián),闡明快速峭度圖會被循環(huán)平穩(wěn)噪聲影響的根本原因。進而針對快速峭度圖與Protrugram選取頻帶受循環(huán)平穩(wěn)噪聲影響這一問題,提出基于改進循環(huán)分量比的頻帶選擇方法—RCCgram_(max),通過仿真信號系統(tǒng)性地驗證了不同程度循環(huán)平穩(wěn)噪聲對最優(yōu)解調(diào)頻帶選取的影響,證明了在循環(huán)平穩(wěn)噪聲下RCCgram_(max)選擇頻帶的優(yōu)越性。(4)針對強脈沖噪聲會影響平方包絡譜對循環(huán)平穩(wěn)性的揭示,深入研究了基于廣義高斯循環(huán)平穩(wěn)模型與廣義高斯平穩(wěn)模型的最大似然比,提出基于優(yōu)化指標I_(GGCS/GGS)的頻帶選擇方法—Distcsgram,通過仿真信號驗證了不同程度脈沖噪聲及循環(huán)平穩(wěn)噪聲對最優(yōu)解調(diào)頻帶選取的影響,證明了在脈沖噪聲及循環(huán)平穩(wěn)噪聲下Distcsgram選擇頻帶的優(yōu)越性。(5)提出使用RCCgram_(max)或Distcsgram與對數(shù)平方包絡譜結合的新型包絡分析流程,對三個挑戰(zhàn)性工況下的軸承成功進行了故障診斷。通過對比證明了所提出方法能在復雜采樣信號中有效提取出軸承故障特征,準確實現(xiàn)軸承故障診斷。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TH133.33
【圖文】：

快速峭度圖濾波器結構示意圖

【參考文獻】

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本文編號：2786234