滾動軸承作為旋轉機械設備不可缺少的重要部件,一旦發(fā)生故障將會嚴重影響到設備的安全穩(wěn)定運行,因此,深入開展?jié)L動軸承故障診斷技術的研究,對于保障設備安全可靠的運行、避免突發(fā)性事故的發(fā)生具有重要的意義。論文以滾動軸承為研究對象,從軸承振動信號的處理著手,將自適應局部迭代濾波方法(ALIF)應用于滾動軸承故障診斷中。主要研究內容如下:通過仿真信號對ALIF和經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)方法的分解性能進行比較,結果表明,與EMD方法相比,ALIF在信號分解能力、瞬時特征的精確性以及模態(tài)混疊抑制能力等方面均具有一定的優(yōu)勢。并通過滾動軸承內圈故障振動信號進行對比分析,進一步證明了ALIF方法能有效地抑制模態(tài)混疊效應。為實現(xiàn)滾動軸承故障特征信息的精確提取,提出了基于ALIF和頻率加權能量算子(FWEO)的滾動軸承故障特征提取方法。首先采用ALIF將軸承故障振動信號分解為一系列具有單一成分的模態(tài)分量,然后依據(jù)峭度—相關系數(shù)準則篩選出前兩個分量進行重構,最后利用頻率加權能量算子對重構信號進行解調分析,從其能量譜中提取明顯的頻率成分來診斷故障類型。將該方法應用于滾動軸承故障仿真信號和外圈故障振動信號中,并與EMD... 

【文章來源】：南昌航空大學江西省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

仿真信號x(t)及其分量的時域波形

與原始信號的組成分量的幅值存在明顯的對應關系。從圖2-3中可以號經(jīng) EMD 分解后得到 5 個 IMF 分量和一個余量，表明了其分解結分量，即與原信號無關的分量，存在過度分解現(xiàn)象。對比這兩種分分量，發(fā)現(xiàn) EMD 分解后的殘余分量要明顯高于 ALIF 分解后的殘余ALIF 分解方法的能量泄露更小，對信號的保真效果更好。圖 2-1 仿真信號 x (t)及其分量的時域波形

個 I 分量和一個殘余分量，與預期分解結果相符合，即分解得到的兩個 I 分量分別對應原始信號中 125Hz 的調幅調頻分量和 20Hz 的正弦分量，并且各個 I 分量的幅值與原始信號的組成分量的幅值存在明顯的對應關系。從圖2-3中可以看出，仿真信號經(jīng) EMD 分解后得到 5 個 IMF 分量和一個余量，表明了其分解結果中存在虛假分量，即與原信號無關的分量，存在過度分解現(xiàn)象。對比這兩種分解結果的殘余分量，發(fā)現(xiàn) EMD 分解后的殘余分量要明顯高于 ALIF 分解后的殘余分量，說明 ALIF 分解方法的能量泄露更小，對信號的保真效果更好。圖 2-1 仿真信號 x (t)及其分量的時域波形圖 2-2 仿真信號 x (t)的 ALIF 分解結果圖

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于小波變換的變轉速齒輪箱故障辨識[J]. 吳健,柯鎮(zhèn)興,李寧,江濤,黃偉國.  煤礦機械. 2018(09)
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[7]迭代廣義短時Fourier變換在行星齒輪箱故障診斷中的應用[J]. 張東,馮志鵬.  工程科學學報. 2017(04)
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[9]基于SPWVD時頻圖紋理特征的滾動軸承故障診斷[J]. 王亞萍,許迪,葛江華,孫永國,隋秀凜.  振動.測試與診斷. 2017(01)
[10]基于匹配追蹤和SVM的滾動軸承故障診斷[J]. 逯全波,王海寶,傅余,卿川,陳根.  煤礦機械. 2016(07)

博士論文
[1]基于譜峭度及原子分解的滾動軸承故障診斷方法研究[D]. 姜銳紅.上海大學 2014



本文編號：2934779