發(fā)布時(shí)間：2020-11-02 14:33

　　 滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的核心部件,一旦出現(xiàn)異常將影響設(shè)備的正常工作,因此,研究滾動(dòng)軸承故障診斷方法對(duì)于保障機(jī)械設(shè)備的安全性和可靠性具有重要意義。本文以滾動(dòng)軸承為研究對(duì)象,針對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的特征提取和故障模式分類的問(wèn)題,進(jìn)行了一系列的研究工作。主要內(nèi)容如下:首先,在理論分析和工程應(yīng)用的基礎(chǔ)上,系統(tǒng)闡述了此課題的研究背景及實(shí)際意義,對(duì)滾動(dòng)軸承的結(jié)構(gòu)、振動(dòng)機(jī)理、診斷方法,以及滾動(dòng)軸承故障診斷的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)作了較為全面的闡述。其次,為了克服經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法中模態(tài)混疊和過(guò)分解等缺陷,在綜述傳統(tǒng)信號(hào)處理技術(shù)和現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)的基礎(chǔ)上,介紹了變分模態(tài)分解方法,并通過(guò)仿真對(duì)比分析,證明VMD算法能很好的完成頻率分離,在抑制模態(tài)混疊以及抗干擾方面的性能優(yōu)于EMD方法。再次,本文以混沌思想替代粒子群算法原有的以隨機(jī)方式產(chǎn)生初始種群的方法,并將混沌粒子群優(yōu)化算法用于支持向量機(jī)中,以替代傳統(tǒng)支持向量機(jī)利用網(wǎng)格尋優(yōu)初始化參數(shù)的方法。利用VMD多尺度熵均偏值作為特征參數(shù),輸入到分類網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行分類測(cè)試,分類結(jié)果表明該方法在滾動(dòng)軸承故障模式分類方面的有效性。最后,本文利用Lab VIEW軟件開(kāi)發(fā)了一套滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng),集數(shù)據(jù)的采集存儲(chǔ)、特征提取與故障分類功能為一體,該平臺(tái)提供良好的人機(jī)交互界面,通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明該系統(tǒng)具有實(shí)用價(jià)值。
【學(xué)位單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TH133.33
【部分圖文】：

圖 1.1 軸承的基本結(jié)構(gòu)外圈、2 表示滾動(dòng)體、3 表示內(nèi)圈、4 表示載，可以通俗地表述為支撐作用[26]；在機(jī)械的內(nèi)圈，當(dāng)傳動(dòng)軸進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，內(nèi)圈則會(huì)跟載，絕大多數(shù)都作用在軸承的滾動(dòng)體上，滾過(guò)在相對(duì)運(yùn)動(dòng)表面之間產(chǎn)生滾動(dòng)摩擦，從而動(dòng)體能均勻分布，因此需要加裝保持架元件動(dòng)體進(jìn)行固定，以防其滑落。通過(guò)對(duì)軸承個(gè)滾動(dòng)軸承中最重要的元件，對(duì)軸承的使用失效形式期處于高負(fù)載，復(fù)雜惡劣的工作環(huán)境，不可形式歸納如下[27]：運(yùn)轉(zhuǎn)，則要求其具備足夠好的潤(rùn)滑條件，其件若不能夠得到足夠的保障，比如潤(rùn)滑油潤(rùn)

東北石油大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文行采集的，圖 1.2 則為該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。該故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)主要部件有、軸承底座、調(diào)速器、以及偏轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)盤等。模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)通過(guò)更換軸承模擬滾動(dòng)體裂紋故障、內(nèi)圈裂紋故障、外圈裂紋故障。振動(dòng)數(shù)據(jù)通過(guò)采集，得到的數(shù)據(jù)用于分析診斷滾動(dòng)軸承的不同工作狀態(tài)。

本文具體特征提取的具體步驟為：1．利用 VMD 算法對(duì)原始信號(hào) x ( t )進(jìn)行分解，得到若干 IMF 分量 cti；2．求取每個(gè) IMF 分量與原始信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)，選取互相關(guān)系數(shù)最大的幾個(gè) IMF分量 cti；3．再將 IMF 分量 cti分為s個(gè)尺度，并進(jìn)行粗�；�4．按照式(3.6)計(jì)算每個(gè)尺度的樣本熵；5．將步驟 3 求得的s個(gè)樣本熵帶入公式(3.11)計(jì)算該 IMF 分量 cti的多尺度熵均偏值；6．將所有 IMF 分量 cti的多尺度熵均偏值作為目標(biāo)信號(hào) x (t )的特征參數(shù)。3.4 實(shí)際軸承信號(hào)的特征提取研究本文采用的是圓柱滾子軸承N205，具體參數(shù)如表3-1：實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自QPZZ-II旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)分析及故障診斷試驗(yàn)平臺(tái)，具體參數(shù)如下：采樣率為10kHz ，采集數(shù)據(jù)樣本長(zhǎng)度為8192點(diǎn)，電機(jī)轉(zhuǎn)速為1200 r /min。本文利用該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集四種狀態(tài)下的特征信號(hào)各80組。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2867169