滾動軸承是機(jī)械設(shè)備中的關(guān)鍵部件,其運(yùn)行是否正常對整個機(jī)組有著至關(guān)重要的影響。由于滾動軸承早期故障特征信息較微弱,且易受正常信號和現(xiàn)場噪聲的干擾,這給實(shí)際故障診斷帶來了很多困難,因此如何在其故障發(fā)展的早期準(zhǔn)確診斷軸承故障是當(dāng)前亟待解決的問題。此外,當(dāng)診斷出滾動軸承存在早期故障時,由于實(shí)際生產(chǎn)需要,往往不能,也不需立即停機(jī)維修或更換,通常是采取定期監(jiān)測的方法,根據(jù)歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行合理、準(zhǔn)確的預(yù)測,因而預(yù)測技術(shù)成為機(jī)械設(shè)備預(yù)知維修的關(guān)鍵之一。本文針對以上兩個問題分別進(jìn)行了研究,并提出了有效的解決方法。小波包分解是滾動軸承故障診斷中常用的有效方法之一,本文通過對小波包分解得到的各頻帶進(jìn)行研究,提出一種基于小波包-坐標(biāo)變換（WP-CT）的故障特征增強(qiáng)方法�？紤]到各頻帶中包含的正�；蚬收闲畔�,將小波包所有子帶進(jìn)行主分量（PCA）或獨(dú)立分量（ICA）分解,進(jìn)而構(gòu)建新的特征信號。經(jīng)仿真信號和工程實(shí)際信號驗證,相比傳統(tǒng)的包絡(luò)解調(diào)方法,基于小波包-坐標(biāo)變換的方法能夠突出故障特征,減少正常信號的干擾,有利于滾動軸承早期故障診斷技術(shù)的發(fā)展。對于滾動軸承的狀態(tài)預(yù)測,本文選取建模機(jī)理較為簡單灰色預(yù)測模型。GM（1... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究滾動軸承故障增強(qiáng)方法和狀態(tài)預(yù)測的意義及現(xiàn)狀
    1.2 滾動軸承故障診斷的振動分析方法
    1.3 灰色系統(tǒng)及灰色預(yù)測理論
    1.4 Matlab簡介
    1.5 論文的主要工作和安排
2 滾動軸承傳統(tǒng)故障診斷方法研究
    2.1 滾動軸承結(jié)構(gòu)、故障特征簡介
        2.1.1 結(jié)構(gòu)及特征頻率
        2.1.2 滾動軸承故障信號特征
    2.2 信號的調(diào)制與解調(diào)
    2.3 Hilbert變換
    2.4 小波包分解及峭度
        2.4.1 小波包分解基礎(chǔ)理論
        2.4.2 峭度
    2.5 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?br>    2.6 滾動軸承傳統(tǒng)故障診斷方法分析
        2.6.1 實(shí)驗測試
        2.6.2 Hilbert包絡(luò)譜
        2.6.3 EMD-Hilbert包絡(luò)譜
        2.6.4 小波包-Hilbert包絡(luò)譜
    2.7 傳統(tǒng)分析方法的不足
    2.8 本章小結(jié)
3 小波包-坐標(biāo)變換滾動軸承故障增強(qiáng)方法的研究與工程應(yīng)用
    3.1 主成分分析與獨(dú)立分量分析
        3.1.1 主成分分析
        3.1.2 獨(dú)立分量分析
        3.1.3 二者的比較
    3.2 對主成分分析和獨(dú)立分量分析的幾何意義研究
    3.3 一種小波包-坐標(biāo)變換滾動軸承故障增強(qiáng)方法
    3.4 小波包-坐標(biāo)變換方法的仿真分析
    3.5 工程應(yīng)用
        3.5.1 實(shí)驗測試
        3.5.2 傳統(tǒng)方法分析
        3.5.3 故障特征增強(qiáng)方法分析
    3.6 本章小結(jié)
4 GM（1,1）預(yù)測模型存在的缺陷及其改進(jìn)
    4.1 GM（1,1）預(yù)測模型
    4.2 GM（1,1）建模機(jī)理以及存在的缺陷
    4.3 一種新的GM（1,1）改進(jìn)模型
    4.4 改進(jìn)GM（1,1）模型算例分析
        4.4.1 指數(shù)型增長序列
        4.4.2 一般增長序列分析
    4.5 改進(jìn)算法的不足
    4.6 本章小結(jié)
5 GM（1,1）模型改進(jìn)算法在滾動軸承狀態(tài)預(yù)測中的應(yīng)用
    5.1 機(jī)械設(shè)備狀態(tài)預(yù)測簡介
    5.2 機(jī)械設(shè)備的振動值作為灰色數(shù)據(jù)的合理性
    5.3 工程應(yīng)用
    5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]EMD降噪和譜峭度法在滾動軸承早期故障診斷中的應(yīng)用[J]. 蘇文勝,王奉濤,張志新,郭正剛,李宏坤.  振動與沖擊. 2010(03)
[2]滾動軸承故障診斷的多小波譜峭度方法[J]. 王曉冬,何正嘉,訾艷陽.  西安交通大學(xué)學(xué)報. 2010(03)
[3]基于經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸獾娜ピ敕椒╗J]. 陳凱.  石油地球物理勘探. 2009(05)
[4]經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓‥MD）及其應(yīng)用[J]. 徐曉剛,徐冠雷,王孝通,秦緒佳.  電子學(xué)報. 2009(03)
[5]梳狀濾波器在滾動軸承早期故障診斷中的應(yīng)用[J]. 趙俊龍,郭正剛,張志新,王奉濤,李宏坤.  振動與沖擊. 2008(12)
[6]基于灰色系統(tǒng)GM（1,1）模型的疲勞壽命預(yù)測方法[J]. 王旭亮,聶宏.  南京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2008(06)
[7]基于小波除噪和經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸獾男盘柗治龇椒╗J]. 汪沅,朱瑞蓀.  機(jī)械研究與應(yīng)用. 2008(05)
[8]基于STFT的振動信號解調(diào)方法及其在軸承故障檢測中的應(yīng)用[J]. 胡曉依,何慶復(fù),王華勝,劉金朝.  振動與沖擊. 2008(02)
[9]灰色預(yù)測模型GM（1,1）的適用性分析及在火災(zāi)風(fēng)險預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 陳子錦,王福亮,陸守香.  中國工程科學(xué). 2007(05)
[10]基于主分量分析的柴油機(jī)振動信號特征提取[J]. 苑宇,馬孝江.  中國機(jī)械工程. 2007(08)

博士論文
[1]基于小波變換和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的滾動軸承故障診斷方法研究[D]. 趙協(xié)廣.山東科技大學(xué) 2009
[2]基于循環(huán)平穩(wěn)信號處理的滾動軸承故障診斷方法研究[D]. 周福昌.上海交通大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于HSMM的滾動軸承故障預(yù)測技術(shù)[D]. 譚曉棟.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008
[2]齒輪箱故障源信號分析方法及系統(tǒng)研究[D]. 項文娟.浙江大學(xué) 2007



本文編號：3083564