滾動軸承做為工業(yè)設備中的重要組成部件,它能否正常工作影響著整臺設備的安全運行,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制及其解調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機理分析的基礎上,對軸承扭矩變化對定子電流的影響進行公式推導,分析電流信號中的過調制現(xiàn)象及其引起的頻率折疊和混淆問題,提出一種調制單邊帶信號移頻解調算法。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制單邊帶移頻解調分析,最后搭建由三相電機驅動,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。仿真和實驗結果表明,當故障頻率超過載波頻率時,會出現(xiàn)過調制現(xiàn)象,運用常規(guī)方法進行解調分析會在低頻段出現(xiàn)混淆頻率,影響故障診斷的準確性。本文提出的調制單邊帶信號移頻解調方法,通過兩次移頻后,再進行包絡解調分析,可有效的抑制過調制引起的頻率混淆,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。
【學位單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：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]等人利用經驗模態(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可以看出國內外研究學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制頻率過大而造

【參考文獻】

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本文編號：2819845