研究滾動(dòng)軸承故障診斷方法可以防止嚴(yán)重的機(jī)械設(shè)備損壞,確保設(shè)備的長期安全運(yùn)行。意外的機(jī)械故障事故將會(huì)導(dǎo)致機(jī)體損壞和經(jīng)濟(jì)損失。典型的軸承故障診斷處理流程如下:1)從故障軸承中采集振動(dòng)信號(hào);2)利用包絡(luò)解調(diào)和頻率分析方法獲得包絡(luò)譜;3)最終確定存在的故障類型。但是,在提取特征頻率的過程中,我們時(shí)常受到環(huán)境噪聲的干擾,這對(duì)不利于軸承的診斷和機(jī)械的維護(hù)。本文研究一種自適應(yīng)隨機(jī)共振方法,及其在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用。結(jié)合隨機(jī)共振增強(qiáng)微弱信號(hào)的特性,本文采用一種欠阻尼變步長二階隨機(jī)共振（Under-damped Step-variable Second-order Stochastic Resonance,USSSR）方法,該方法特有的二次濾波效果可以有效地增強(qiáng)微弱信號(hào)并提高含噪信號(hào)的信噪比（Signal-to-noiseRatio,SNR）。隨機(jī)共振是一個(gè)參數(shù)濾波器,存在一個(gè)或者多個(gè)參數(shù)需要調(diào)節(jié),因此,輸出信號(hào)的質(zhì)量依賴于輸入系統(tǒng)參數(shù)的好壞。調(diào)節(jié)參數(shù)得到最優(yōu)的輸出結(jié)果這一過程中需要一個(gè)指標(biāo),而在隨機(jī)共振中最常用的參數(shù)調(diào)優(yōu)指標(biāo)是SNR。然而,當(dāng)目標(biāo)故障頻率不能準(zhǔn)確估計(jì)時(shí),無法使用SNR指標(biāo)定量地評(píng)... 

【文章來源】：安徽大學(xué)安徽省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 課題來源
        1.1.2 選題意義
    1.2 滾動(dòng)軸承的故障形成與分析
        1.2.1 本論文研究對(duì)象
        1.2.2 滾動(dòng)軸承故障的形式
        1.2.3 滾動(dòng)軸承故障診斷方法
        1.2.4 滾珠軸承故障特征頻率的計(jì)算
    1.3 隨機(jī)共振的概要
        1.3.1 隨機(jī)共振理論的發(fā)展
        1.3.2 隨機(jī)共振在微弱信號(hào)檢測(cè)中的應(yīng)用
    1.4 論文的主要研究工作
        1.4.1 論文內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排
        1.4.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 自適應(yīng)隨機(jī)共振算法
    2.1 引言
    2.2 隨機(jī)共振基本模型
        2.2.1 經(jīng)典隨機(jī)共振模型
        2.2.2 經(jīng)典雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振模型
    2.3 自適應(yīng)隨機(jī)共振算法的研究
        2.3.1 隨機(jī)共振效應(yīng)的判定依據(jù)
        2.3.2 自適應(yīng)算法
        2.3.3 自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)的流程
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于SQI的自適應(yīng)隨機(jī)共振算法
    3.1 引言
    3.2 欠阻尼變步長二階隨機(jī)共振模型
        3.2.1 欠阻尼二階隨機(jī)共振模型
        3.2.2 USSSR的實(shí)現(xiàn)
    3.3 傳統(tǒng)的隨機(jī)共振評(píng)價(jià)指標(biāo)
    3.4 綜合定量指標(biāo)
        3.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        3.4.2 SQI構(gòu)成流程
        3.4.3 目標(biāo)輸出SQI矩陣的選擇
    3.5 SQI的性能分析
        3.5.1 SQI的趨勢(shì)性
        3.5.2 SQI去噪性能評(píng)估
    3.6 本章小結(jié)
第四章 自適應(yīng)隨機(jī)共振方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用
    4.1 引言
    4.2 遺傳算法
        4.2.1 理論描述
        4.2.2 基于GA的參數(shù)調(diào)整分析
    4.3 基于SQI的自適應(yīng)隨機(jī)共振方法及其算法流程
    4.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證一:CWRU軸承數(shù)據(jù)
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證二:IMS軸承數(shù)據(jù)
        4.4.3 實(shí)驗(yàn)小結(jié)與討論
        4.4.4 SQI構(gòu)成數(shù)量的影響
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]自適應(yīng)隨機(jī)共振弱信號(hào)識(shí)別[J]. 高寶成,吳志濤.  電子測(cè)量技術(shù). 2013(12)
[2]自適應(yīng)隨機(jī)共振新方法及其在故障診斷中的應(yīng)用[J]. 雷亞國,韓冬,林京,何正嘉,譚繼勇.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2012(07)
[3]基于振動(dòng)分析的滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)概述及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 滕麗麗,唐濤,王明鋒.  科技信息. 2011(23)
[4]軸承疲勞剝落的早期診斷方法[J]. 王國峰,周亦武,郭金光.  大連海事大學(xué)學(xué)報(bào). 2002(03)
[5]狀態(tài)監(jiān)測(cè)故障診斷與現(xiàn)代設(shè)計(jì)技術(shù)[J]. 張優(yōu)云,謝友柏.  中國機(jī)械工程. 1997(05)

博士論文
[1]隨機(jī)共振理論在弱信號(hào)檢測(cè)中的應(yīng)用研究[D]. 楊祥龍.浙江大學(xué) 2003

碩士論文
[1]基于振動(dòng)信號(hào)的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[D]. 陳夔蛟.西安電子科技大學(xué) 2011



本文編號(hào)：2912307