滾動軸承做為工業(yè)設(shè)備中的重要組成部件,它能否正常工作影響著整臺設(shè)備的安全運行,準確識別滾動軸承故障并及時更換顯得尤為重要。無傳感器故障診斷法以其獨特的優(yōu)勢,已成為目前軸承故障檢測方面的研究熱點。但是,由于定子電流信號中的機械故障成分較弱,且存在過調(diào)制頻率混淆問題,因此,針對無傳感器軸承故障診斷中的過調(diào)制及其解調(diào)方法的研究具有十分重要的意義。本文在滾動軸承的故障感應(yīng)機理分析的基礎(chǔ)上,對軸承扭矩變化對定子電流的影響進行公式推導(dǎo),分析電流信號中的過調(diào)制現(xiàn)象及其引起的頻率折疊和混淆問題,提出一種調(diào)制單邊帶信號移頻解調(diào)算法。首先在計算機數(shù)字信號進行模擬分析與驗證,然后在Matlab/Simulink環(huán)境下,建立滾動軸承沖擊扭振激勵的電機仿真模型,分別采集正常和故障狀態(tài)下的電動機定子電流信號,進行希爾伯特變換和調(diào)制單邊帶移頻解調(diào)分析,最后搭建由三相電機驅(qū)動,直流發(fā)電機作為負載的滾動軸承故障模擬實驗臺,人為模擬滾動軸承外圈故障,利用加速度傳感器和電流互感器分別采集振動和電流信號,進行正常與故障狀態(tài)下的模擬實驗對比分析。仿真和實驗結(jié)果表明,當故障頻率超過載波頻率時,會出現(xiàn)過調(diào)制現(xiàn)象,運用常規(guī)方法進行解調(diào)分析會在低頻段出現(xiàn)混淆頻率,影響故障診斷的準確性。本文提出的調(diào)制單邊帶信號移頻解調(diào)方法,通過兩次移頻后,再進行包絡(luò)解調(diào)分析,可有效的抑制過調(diào)制引起的頻率混淆,突出軸承故障特征頻率,提高軸承無傳感器故障診斷的準確性。
【學(xué)位單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TH133.3
【部分圖文】：

了一個如圖 1-1 所示的由異步電動機、發(fā)電機，通過一個滾動軸承的故障模擬實驗，采集電，發(fā)現(xiàn)電信號中存在滾動軸承的故障特征頻率用于故障檢測中。Stack[26]在研究中發(fā)現(xiàn)定子電，這是由于滾動軸承的過度磨損造成的，他將，通過和正常電信號的對比分析，證明定子電故障。

Fig.1-2 Algorithm flow of wiener filtering]等人利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法(EMD)對風力發(fā)電機主傳障檢測，先將采集的風力發(fā)電機定子電流分解成若干并對分解后的本征模態(tài)函數(shù)(IMF)進行希爾伯特變換的故障特征信息。通過實驗證明，該方法可以消除轉(zhuǎn)的影響，從定子電流信號中有效地分離滾動軸承的微故障診斷的目的。

圖 1-4 ELM 算法模型Fig.1-4 Algorithm model of ELM可以看出國內(nèi)外研究學(xué)者在運用定子電量理論分析與實驗研究，在信號處理方在軸承故障診斷時因調(diào)制頻率過大而造

【參考文獻】

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1 賈朱植;徐建英;宋向金;祝洪宇;;鼠籠電機轉(zhuǎn)子斷條故障的定子電流信號平方解調(diào)分析診斷方法[J];儀器儀表學(xué)報;2015年09期

2 侯捷;丁華;楊兆建;;基于定子電流的轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)故障診斷[J];煤炭技術(shù);2015年07期

3 魏聞達;陳德智;侯新貴;胡蘇筠;胡文明;張棟;;基于定子電流信號和噪聲信號的異步電動機轉(zhuǎn)子斷條故障診斷[J];電機與控制應(yīng)用;2015年06期

4 趙光昌;謝剛;張清華;;滾動軸承早期故障診斷技術(shù)[J];軸承;2015年06期

5 張海剛;尹怡欣;祝喬;楊永亮;;基于定子電流監(jiān)控的軸承故障在線監(jiān)測[J];控制理論與應(yīng)用;2015年04期

6 時獻江;羅建;宮秀芳;;無傳感器診斷方法及在風力發(fā)電中的應(yīng)用與展望[J];哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報;2014年06期

7 王熙雛;褚達;;基于定子電流的異步電機斷條故障診斷方法[J];大電機技術(shù);2014年04期

8 陳金文;楊明發(fā);;異步電動機故障早期檢測技術(shù)綜述[J];微電機;2014年01期

9 韓敏;王新迎;;多元混沌時間序列的加權(quán)極端學(xué)習(xí)機預(yù)測[J];控制理論與應(yīng)用;2013年11期

10 王立臣;梁浩;;滾動軸承故障診斷技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J];電子測試;2013年22期

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1 羅建;基于DSP的風力發(fā)電機電信號采集與故障診斷方法研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2016年

2 張建坤;基于EMD的風力發(fā)電機軸承故障診斷方法研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2016年

3 程國柱;感應(yīng)電機軸承故障電流特征的幅值研究[D];大連海事大學(xué);2016年

4 馬楊;基于FPGA的電機軸承故障電流特征研究[D];大連海事大學(xué);2015年

5 陸新嶠;基于DSP的電機軸承故障電流特征研究[D];大連海事大學(xué);2015年

6 高朋飛;風機滾動軸承故障診斷方法研究[D];山東理工大學(xué);2014年

7 靳彥虎;基于定子電流信號分析的異步電機定轉(zhuǎn)子故障的診斷[D];河北科技大學(xué);2013年

本文編號：2819845