基于CEEMDAN和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷研究
發(fā)布時(shí)間:2021-04-14 16:28
隨著我國(guó)工業(yè)的迅猛發(fā)展,對(duì)機(jī)械設(shè)備的要求越來越高,對(duì)工業(yè)生產(chǎn)體系的每一個(gè)環(huán)節(jié)也越來越規(guī)范,這不僅體現(xiàn)在對(duì)設(shè)備的精密性、質(zhì)量、成本控制等領(lǐng)域的高要求,也體現(xiàn)在對(duì)整個(gè)工業(yè)生產(chǎn)中的可能產(chǎn)生的故障預(yù)判上。機(jī)械設(shè)備也隨著工業(yè)發(fā)展的需求開始向大型化、集成化、高速化、精密化、智能化方向發(fā)展。其中滾動(dòng)軸承是電力、冶金、石化、機(jī)械、航空航天以及一些軍事工業(yè)部門應(yīng)用最廣泛的機(jī)械零件,也是機(jī)械設(shè)備最容易受損的零件之一。本文首先介紹了幾種典型的滾動(dòng)軸承故障形式和原理,以及在對(duì)應(yīng)的故障形式下故障部分通過頻率的計(jì)算方式。然后根據(jù)自己實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的情況合理的選取了實(shí)驗(yàn)用軸承,并且對(duì)試驗(yàn)平臺(tái)的相關(guān)儀器做了調(diào)試并確定了相關(guān)實(shí)驗(yàn)步驟,確保實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性和合理性。其次論述了小波包分解方法以及其相應(yīng)的改進(jìn)方法原理,運(yùn)用改進(jìn)小波包方法結(jié)合閾值降噪方法,同時(shí)基于能量熵和相關(guān)系數(shù)以及峭度準(zhǔn)則,提出了滾動(dòng)軸承故障特征信息提取的改進(jìn)方法。在實(shí)驗(yàn)中對(duì)于此方法進(jìn)行了驗(yàn)證,證明了這種特征信息提取的可行性和合理性。同時(shí)論述了自適應(yīng)噪聲完全集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法的原理以及基本步驟,然后運(yùn)用該方法結(jié)合小波包對(duì)故障軸承信號(hào)進(jìn)行特征提取,運(yùn)用Hirbert-...
【文章來源】:寧夏大學(xué)寧夏回族自治區(qū) 211工程院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-2滾動(dòng)軸承的典型結(jié)構(gòu)??-,,:、
常采集信號(hào)。其次,在整個(gè)實(shí)驗(yàn)中,為了得到準(zhǔn)確的實(shí)驗(yàn)結(jié)果需要設(shè)計(jì)合理的實(shí)驗(yàn)步驟:首先采??集到準(zhǔn)確的、合理的軸承故障信號(hào);然后對(duì)振動(dòng)信號(hào)做消噪,故障特征提取得到故障特征信息;??最后對(duì)故障特征信息進(jìn)行包絡(luò)譜分析從而判斷軸承是否故障以及具體故障位置?蓞⒖疾襟E圖2-??1:??診斷結(jié)果??待診斷樣本集??????^1?診斷過程??1?二=^>數(shù)據(jù)預(yù)處理=5特征提。剑的J阶R(shí)別?—=>??圖2-1故障軸承診斷步驟??2.1滾動(dòng)軸承振動(dòng)特征研究??滾動(dòng)體??^持架????iisieir..?-■aaBHW——l—W—??圖2-2滾動(dòng)軸承的典型結(jié)構(gòu)??如圖2-2所示,以深溝球滾子軸承為例,滾動(dòng)軸承主要由四部分組成:滾動(dòng)體、內(nèi)圈和外環(huán)以??及保持架。在正常情況下,軸承內(nèi)圈與傳動(dòng)軸相匹配,在軸承的內(nèi)環(huán)和軸承外圈之間,滾動(dòng)體是??均勻分布的,軸承主要承受徑向載荷和傳遞軸向載荷;保持架的功能是均勻分布滾動(dòng)元件,減少??滾動(dòng)元件之間的摩擦力,防止?jié)L動(dòng)元件脫落,滾動(dòng)體是滾動(dòng)軸承的核心部件。它改變了運(yùn)動(dòng)表面??滾動(dòng)摩擦和滑動(dòng)摩擦力。此外,決定軸承工作壽命的因素有軸承的形狀、內(nèi)外徑尺寸以及滾動(dòng)體??數(shù)量。??-5?-??
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【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]CEEMD-FFT在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 陸森林,王龍. 鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2015(01)
[2]基于小波包變換的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 王冬云,張文志. 中國(guó)機(jī)械工程. 2012(03)
[3]基于小波分析的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 袁云龍,遲軍. 機(jī)電工程. 2008(06)
[4]小波基選擇及其優(yōu)化[J]. 汪新凡. 株洲工學(xué)院學(xué)報(bào). 2003(05)
[5]自適應(yīng)閾值選擇和小波消噪方法研究[J]. 劉剛,屈梁生. 信號(hào)處理. 2002(06)
[6]基于ANFIS的模糊神經(jīng)推理機(jī)在故障診斷中應(yīng)用[J]. 呂鋒,謝妍,石敏,周曉東. 水泥工程. 2002(02)
[7]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷的研究[J]. 李占鋒,韓芳芳,鄭德忠. 河北科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2001(03)
[8]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合技術(shù)在故障診斷中的應(yīng)用[J]. 王江萍. 石油機(jī)械. 2001(08)
[9]小波基時(shí)頻特性及其在分析突變信號(hào)中的應(yīng)用[J]. 譚善文,秦樹人,湯寶平. 重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2001(02)
[10]基于小波變換的去噪方法[J]. 林克正,李殿璞. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2000(04)
博士論文
[1]齒輪與滾動(dòng)軸承故障的振動(dòng)分析與診斷[D]. 孟濤.西北工業(yè)大學(xué) 2003
碩士論文
[1]基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的轉(zhuǎn)子故障信號(hào)熵特征提取研究[D]. 楊文瑛.蘭州理工大學(xué) 2012
[2]基于LMD的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[D]. 史美麗.湖南大學(xué) 2011
[3]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究[D]. 魏春榮.大慶石油學(xué)院 2004
[4]基于具有模糊輸出BP網(wǎng)絡(luò)的決策分類模型的研究[D]. 魏勇.北京工業(yè)大學(xué) 2002
[5]滾動(dòng)軸承和齒輪振動(dòng)信號(hào)分析與故障診斷方法[D]. 李輝.西北工業(yè)大學(xué) 2001
本文編號(hào):3137643
【文章來源】:寧夏大學(xué)寧夏回族自治區(qū) 211工程院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-2滾動(dòng)軸承的典型結(jié)構(gòu)??-,,:、
常采集信號(hào)。其次,在整個(gè)實(shí)驗(yàn)中,為了得到準(zhǔn)確的實(shí)驗(yàn)結(jié)果需要設(shè)計(jì)合理的實(shí)驗(yàn)步驟:首先采??集到準(zhǔn)確的、合理的軸承故障信號(hào);然后對(duì)振動(dòng)信號(hào)做消噪,故障特征提取得到故障特征信息;??最后對(duì)故障特征信息進(jìn)行包絡(luò)譜分析從而判斷軸承是否故障以及具體故障位置?蓞⒖疾襟E圖2-??1:??診斷結(jié)果??待診斷樣本集??????^1?診斷過程??1?二=^>數(shù)據(jù)預(yù)處理=5特征提。剑的J阶R(shí)別?—=>??圖2-1故障軸承診斷步驟??2.1滾動(dòng)軸承振動(dòng)特征研究??滾動(dòng)體??^持架????iisieir..?-■aaBHW——l—W—??圖2-2滾動(dòng)軸承的典型結(jié)構(gòu)??如圖2-2所示,以深溝球滾子軸承為例,滾動(dòng)軸承主要由四部分組成:滾動(dòng)體、內(nèi)圈和外環(huán)以??及保持架。在正常情況下,軸承內(nèi)圈與傳動(dòng)軸相匹配,在軸承的內(nèi)環(huán)和軸承外圈之間,滾動(dòng)體是??均勻分布的,軸承主要承受徑向載荷和傳遞軸向載荷;保持架的功能是均勻分布滾動(dòng)元件,減少??滾動(dòng)元件之間的摩擦力,防止?jié)L動(dòng)元件脫落,滾動(dòng)體是滾動(dòng)軸承的核心部件。它改變了運(yùn)動(dòng)表面??滾動(dòng)摩擦和滑動(dòng)摩擦力。此外,決定軸承工作壽命的因素有軸承的形狀、內(nèi)外徑尺寸以及滾動(dòng)體??數(shù)量。??-5?-??
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【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[4]小波基選擇及其優(yōu)化[J]. 汪新凡. 株洲工學(xué)院學(xué)報(bào). 2003(05)
[5]自適應(yīng)閾值選擇和小波消噪方法研究[J]. 劉剛,屈梁生. 信號(hào)處理. 2002(06)
[6]基于ANFIS的模糊神經(jīng)推理機(jī)在故障診斷中應(yīng)用[J]. 呂鋒,謝妍,石敏,周曉東. 水泥工程. 2002(02)
[7]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷的研究[J]. 李占鋒,韓芳芳,鄭德忠. 河北科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2001(03)
[8]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合技術(shù)在故障診斷中的應(yīng)用[J]. 王江萍. 石油機(jī)械. 2001(08)
[9]小波基時(shí)頻特性及其在分析突變信號(hào)中的應(yīng)用[J]. 譚善文,秦樹人,湯寶平. 重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2001(02)
[10]基于小波變換的去噪方法[J]. 林克正,李殿璞. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2000(04)
博士論文
[1]齒輪與滾動(dòng)軸承故障的振動(dòng)分析與診斷[D]. 孟濤.西北工業(yè)大學(xué) 2003
碩士論文
[1]基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的轉(zhuǎn)子故障信號(hào)熵特征提取研究[D]. 楊文瑛.蘭州理工大學(xué) 2012
[2]基于LMD的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[D]. 史美麗.湖南大學(xué) 2011
[3]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究[D]. 魏春榮.大慶石油學(xué)院 2004
[4]基于具有模糊輸出BP網(wǎng)絡(luò)的決策分類模型的研究[D]. 魏勇.北京工業(yè)大學(xué) 2002
[5]滾動(dòng)軸承和齒輪振動(dòng)信號(hào)分析與故障診斷方法[D]. 李輝.西北工業(yè)大學(xué) 2001
本文編號(hào):3137643
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