與無干擾環(huán)境和穩(wěn)態(tài)工況相比,變工況和背景噪聲下的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)是十分復(fù)雜的。變轉(zhuǎn)速、不同載荷、強(qiáng)噪聲等因素會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)出現(xiàn)變幅、變相、變頻等不平穩(wěn)狀態(tài),使其故障特征難以提取。而傳統(tǒng)機(jī)械故障診斷對(duì)復(fù)雜工況和噪聲下的故障診斷作用較差,具有不穩(wěn)定性。對(duì)變工況和背景噪聲下的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)分析是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn),具有很大的意義。針對(duì)以上不同工況和噪聲下故障診斷難題,本學(xué)位論文提出基于時(shí)間序列挖掘的方法針對(duì)變工況和背景噪聲下的故障響應(yīng)同源相似性進(jìn)行研究。本文主要研究了故障滾動(dòng)軸承振動(dòng)時(shí)間序列的表征方式和相似性度量方法,利用同源故障響應(yīng)之間相似性高的特征,使用同源和非同源故障時(shí)間序列對(duì)同源相似性分析方案進(jìn)行篩選和總結(jié)。針對(duì)變轉(zhuǎn)速、不同載荷、外圈故障位置不同和背景噪聲等四種情況下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行同源相似性分析。具體研究?jī)?nèi)容如下:（1）研究了不同時(shí)間序列表征方式針對(duì)外圈、滾動(dòng)體、內(nèi)圈故障滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列表征的特性。總結(jié)了二次FFT、相空間重構(gòu)、倒頻譜和分段線性表示方式的優(yōu)缺點(diǎn)。研究了不同相似性度量方法對(duì)簡(jiǎn)單時(shí)間序列進(jìn)行相似性度量的特性。論述了歐氏距離、JS散度、符號(hào)化距離、余弦距離和動(dòng)態(tài)... 

【文章來源】： 李炫承 北京交通大學(xué)

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１研究?jī)?nèi)容??Ｆｉｇ．?１－１?ｒｅｓｅａｒｃｈ?ｃｏｎｔｅｎｔ??

Ｆｉｇ．２－６?１３２．ｍａｔ?１２０．ｍａｔ?１０７．ｍａｔ?ｓｌｉｃｅｓ?ｓｅｃｏｎｄ?ＦＦＴ?ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ?ｗａｖｅｆｏｒｍ??以二次傅里葉表示后的１３２．ｍａｔ第一個(gè)切片為標(biāo)準(zhǔn)，使用外圈故障數(shù)據(jù)??１３２．?ｍａｔ，滾動(dòng)體故障數(shù)據(jù)１２０．?ｍａｔ和內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)１０７．?ｍａｔ三種故障信號(hào)的３０??個(gè)二次傅里葉切片對(duì)標(biāo)本進(jìn)行動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲計(jì)算，得到三種信號(hào)各二次傅里葉切??片的動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離值，如圖２－７。??０．０１５?１?！?１?１?＼???ｇ?Ａ?Ａｉ?ａ?！?Ａ?＾?ａ?Ｉ??０?００５?＊??°０?５?１０?１５?２０?２５?３０??采樣點(diǎn)數(shù)??圖２－７二次ＦＦＴ表示后切片與１３２．?ｍａｔ第一個(gè)切片之間的動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離??Ｆｉｇ．２－７?Ｄｙｎａｍｉｃ?ｔｉｍｅ?ｗａｒｐｉｎｇ?ｄｉｓｔａｎｃｅ?ａｆｔｅｒ?ｔｈｅ?ｏｔｈｅｒ?ｓｌｉｃｅｓ?ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ?ａｎｄ?ｔｈｅ?ｆｉｒｓｔ?ｓｌｉｃｅ?ｏｆ??１３２．ｍａｔ?ｓｅｃｏｎｄ?ＦＦＴ??

?北京交通大學(xué)碩士專業(yè)學(xué)位論文???歐氏距離要求進(jìn)行度量的時(shí)間序列長(zhǎng)度相等，本節(jié)仿真正弦信號(hào)、加入噪聲??的正弦信號(hào)、矩形方波信號(hào)和三角信號(hào)。將正弦信號(hào)和加入噪聲的正弦信號(hào)視為??同源信號(hào)，其他兩種視為非同源信號(hào)。將正弦信號(hào)視為標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)，使用歐氏距離??度量方法對(duì)其他三種信號(hào)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)進(jìn)行度量。??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]載荷魯棒的滾動(dòng)軸承早期故障診斷[J]. 張銳戈,譚永紅.  振動(dòng).測(cè)試與診斷. 2013(06)
[2]機(jī)械故障診斷基礎(chǔ)研究“何去何從”[J]. 王國(guó)彪,何正嘉,陳雪峰,賴一楠.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2013(01)
[3]基于倒頻譜技術(shù)的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 易挺,梁楚華,朱圓圓.  機(jī)床與液壓. 2009(09)
[4]小波閾值降噪算法中最優(yōu)分解層數(shù)的自適應(yīng)確定及仿真[J]. 王維,張英堂,任國(guó)全.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2009(03)
[5]基于統(tǒng)計(jì)特征的時(shí)序數(shù)據(jù)符號(hào)化算法[J]. 鐘清流,蔡自興.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2008(10)
[6]沖擊載荷作用下計(jì)入軸傾斜的軸-軸承系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)摩擦學(xué)行為研究[J]. 何芝仙,桂長(zhǎng)林,李震,孫軍.  軸承. 2007(03)
[7]先進(jìn)道旁車輛狀態(tài)監(jiān)視系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用[J]. FirdausiD.Irani,吳朝院.  國(guó)外鐵道車輛. 2002(02)
[8]軸承故障診斷的二次FFT分析法[J]. 汪世益,高波.  振動(dòng).測(cè)試與診斷. 1998(02)
[9]調(diào)制信號(hào)的時(shí)頻分布特征及應(yīng)用[J]. 孟慶豐,何正嘉,趙紀(jì)元.  振動(dòng).測(cè)試與診斷. 1994(04)

博士論文
[1]時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘中的特征表示與分類方法的研究[D]. 胡宇鵬.山東大學(xué) 2018
[2]大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)分析與早期故障辨識(shí)方法研究[D]. 黨建.西安理工大學(xué) 2018
[3]面向時(shí)間序列分類任務(wù)的SAX方法研究[D]. 宋偉.鄭州大學(xué) 2018
[4]基于混沌理論的滾動(dòng)軸承故障診斷及故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究[D]. 李揚(yáng).西南交通大學(xué) 2018
[5]基于振動(dòng)信號(hào)處理的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究[D]. 劉尚坤.華北電力大學(xué)(北京) 2017
[6]復(fù)雜工況下旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取方法研究[D]. 姚金寶.重慶大學(xué) 2017
[7]基于自適應(yīng)振動(dòng)信號(hào)處理的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究[D]. 張超.西安電子科技大學(xué) 2012
[8]時(shí)間序列的分割及不一致發(fā)現(xiàn)研究[D]. 李桂玲.華中科技大學(xué) 2012
[9]基于信號(hào)局部特征提取的機(jī)械故障診斷方法研究[D]. 楊先勇.浙江大學(xué) 2009
[10]時(shí)序、圖像特征檢測(cè)的理論、方法及應(yīng)用研究[D]. 鐘清流.中南大學(xué) 2008

碩士論文
[1]結(jié)合時(shí)頻分析和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷優(yōu)化方法研究[D]. 黃馳城.浙江大學(xué) 2019
[2]基于JS散度的智能終端安全認(rèn)證方法研究[D]. 喬雙媛.西安電子科技大學(xué) 2017
[3]航天器遙測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘研究[D]. 毛天銘.南京航空航天大學(xué) 2017
[4]基于JS散度的結(jié)構(gòu)損傷診斷方法研究[D]. 郭爽.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[5]強(qiáng)沖擊下變速箱滾動(dòng)軸承故障特征提取及狀態(tài)評(píng)估研究[D]. 尹芳莉.中南大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3112391