現(xiàn)代機(jī)械裝置隨著人類社會的進(jìn)步,科技含量越來越高,人們對機(jī)械裝置正常運(yùn)轉(zhuǎn)的效率和安全的完美追求也在與日俱增。作為機(jī)械裝置中常用的部件,滾動軸承的優(yōu)劣與設(shè)備整體的運(yùn)行安全息息相關(guān)。因此對軸承的診斷和合理維護(hù)不僅可將其工作效率和性能發(fā)揮到極致,也能適應(yīng)節(jié)能環(huán)保的大環(huán)境要求。本文的立足點(diǎn)是基于聲信號對滾動軸承進(jìn)行診斷,首先闡述了軸承常見的故障及原理、主要故障位置下的頻率計(jì)算推導(dǎo)。同時(shí)對軸承的振動與噪聲的產(chǎn)生機(jī)制和傳播特性總結(jié),理論上尋找二者的關(guān)系,為后續(xù)搭建實(shí)驗(yàn)平臺和實(shí)驗(yàn)測量奠定基礎(chǔ)。其次針對軸承聲信號的特點(diǎn)將已有的試驗(yàn)平臺結(jié)合現(xiàn)有的試驗(yàn)儀器設(shè)備改進(jìn),由單一的振動信號檢測改為振聲信號檢測。以現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)臺為基礎(chǔ)改建并實(shí)驗(yàn),測量振動信號和聲信號,比較結(jié)果以確保實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確。實(shí)驗(yàn)分析選擇波形分析法處理,論述了局域均值分解方法的原理以及基本步驟,并引入最大峭度解卷積和排列熵,對故障軸承信號進(jìn)行篩選提取,并對提取的特征信息進(jìn)行包絡(luò)譜分析,尋找故障頻率。并用多種不同的軸承信號驗(yàn)證,證明此方法的有效。最后對支持向量機(jī)算法做了一個(gè)闡述,利用其尋找最優(yōu)分類面的原理和小樣本數(shù)量下良好分類的優(yōu)點(diǎn)自行設(shè)計(jì)了一個(gè)支持向量... 

【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)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１軸承損毀的故障狀況和事故??

經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出滾動體、內(nèi)外圈表面分別出現(xiàn)缺陷時(shí)的頻率、等計(jì)算頻率的公式。上述提到的公式為滾動軸承故障診斷譜分析等技術(shù)的快速發(fā)展，人們開始將時(shí)域和頻域分析方。??結(jié)構(gòu)??廣泛的精密元件，滾動軸承主要將運(yùn)轉(zhuǎn)的軸與軸座間的滑將工作效率進(jìn)一步提高［１２］。其主要是對高速旋轉(zhuǎn)的軸及軸位置、確保運(yùn)轉(zhuǎn)精度不降低。滾動軸承工作可靠，維護(hù)簡。元件主要由四部分構(gòu)成：內(nèi)圈、滾動元件、保持架和外軸相配合并與之共同旋轉(zhuǎn)；外圈起到支承作用，除非特殊件均勻地分布在內(nèi)圈和外圈之間，主要承受對軸承施加的多少直接決定著滾動軸承的性能指標(biāo)和壽命；保持架用途是磕碰損壞和脫離滾道造成的脫落，并使?jié)L動體保持間距，中滾動元件是所有組成軸承部件的核心。???外圏??

看作高頻問題解決［１６］。當(dāng)設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)流暢時(shí)，其振動和噪聲趨于穩(wěn)定。當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)，噪??聲和振動水平會相比正常情況下大幅增加。設(shè)備從嶄新開始運(yùn)行到出現(xiàn)明顯故障需要修理的整??個(gè)運(yùn)行過程的振動與噪聲關(guān)系可以用“浴缸曲線”［１７］表達(dá)概括，如圖２－２所示，此圖根據(jù)大量??的統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)和理論分析，總結(jié)出了機(jī)器零件從早期試運(yùn)行時(shí)伴隨的噪聲和振動并隨時(shí)間推移的??趨勢走向。設(shè)備開始運(yùn)行時(shí)缺乏配合，此時(shí)機(jī)器各部分之間需要一定時(shí)間運(yùn)行磨合，在此階段??產(chǎn)生的噪聲和振動相對較大；脫離磨合期后，整體會持續(xù)降低到一個(gè)穩(wěn)定的低水平上；設(shè)備進(jìn)??入穩(wěn)定工作狀態(tài)后，噪聲和振動隨著設(shè)備運(yùn)行的增長而呈現(xiàn)緩慢增長的態(tài)勢；當(dāng)故障將要發(fā)生??時(shí)，噪聲和振動增加幅度較大，且增速為陡增狀態(tài)。作為機(jī)械設(shè)備的一部分，軸承也存在著類??似關(guān)系，所以可知軸承產(chǎn)生的振動和噪聲都可對其運(yùn)行工況有效表達(dá)，因此軸承產(chǎn)生的的噪聲??信號與振動信號一樣，都有很大的研宄價(jià)值。??故障?予??維修完成＼?／??＿?檢３ＳＭＰＢ増加＼?Ｉ??＃犘律瑁媯魩??必Ｓｔｔ維修＼?ｉ??一?議?常讓嚴(yán)護(hù)＼／??ｉｓ．?／?檢齊?＼?Ｊ??／?＼?ｖ??時(shí)間??圖２－２?“浴缸曲線“示意圖??２．３．２軸承的振動和噪聲??當(dāng)軸承工作時(shí)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于CEEMD和自適應(yīng)MCKD診斷滾動軸承早期故障[J]. 楊斌,張家瑋,王建國,張超.  北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[2]基于LMD和MCKD的滾動軸承早期故障診斷[J]. 任學(xué)平,李攀,王朝閣.  現(xiàn)代制造工程. 2018(09)
[3]一種LMD和近似熵算法的模擬電路特征提取方法[J]. 單劍鋒,萬國發(fā).  機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2018(09)
[4]基于CEEMDAN排列熵和LS-SVM的滾動軸承狀態(tài)分類[J]. 邊杰,陳亞農(nóng),徐友良,唐廣.  北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(10)
[5]基于CEEMD能量熵與SVM的低速軸承故障聲發(fā)射診斷[J]. 楊杰,張鵬林,劉志濤,常海.  無損檢測. 2017(09)
[6]基于支持向量機(jī)在設(shè)備智能故障診斷中的應(yīng)用研究[J]. 楊天明,金麗,黃俊.  內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì). 2017(15)
[7]基于EMD和支持向量機(jī)的滾動軸承故障診斷研究[J]. 付大鵬,翟勇,于青民.  機(jī)床與液壓. 2017(11)
[8]滾動軸承聲發(fā)射信號降噪的CEEMDAN算法[J]. 韓龍,謝子殿,王麗.  黑龍江科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[9]基于振動信號的軸承故障診斷技術(shù)綜述[J]. 沙美妤,劉利國.  軸承. 2015(09)
[10]基于奇異值分解和局域均值分解的滾動軸承故障特征提取方法[J]. 王建國,李健,萬旭東.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2015(03)

碩士論文
[1]基于CEEMDAN和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷研究[D]. 李錕.寧夏大學(xué) 2018
[2]支持向量機(jī)核函數(shù)及關(guān)鍵參數(shù)選擇研究[D]. 尹嘉鵬.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[3]滾動軸承噪聲檢測及故障診斷實(shí)驗(yàn)平臺設(shè)計(jì)[D]. 王波.寧夏大學(xué) 2015
[4]滾動軸承的振聲信號分析[D]. 王媛媛.南京航空航天大學(xué) 2014
[5]基于小波包和支持向量機(jī)的滾動軸承故障識別方法[D]. 秦政博.太原理工大學(xué) 2010
[6]基于聲學(xué)方法的滾動軸承故障信號分析方法研究[D]. 王美波.大慶石油學(xué)院 2008



本文編號：3246313