滾動(dòng)軸承作為機(jī)械設(shè)備中不可或缺的一部分,能否正常工作關(guān)系到設(shè)備、整體機(jī)組乃至整個(gè)生產(chǎn)線的性能及人身安全。因此,滾動(dòng)軸承的故障診斷研究對(duì)于保護(hù)人機(jī)安全,提高生產(chǎn)效率起著重要作用。滾動(dòng)軸承故障特征提取是故障診斷的第一步也是重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的故障特征提取方法主要包括時(shí)域法、頻域法和時(shí)頻域分析法。常用的頻域分析法有傅里葉變換、短時(shí)傅里葉變換及小波變換,但是這些方法適合分析平穩(wěn)時(shí)間信號(hào)。滾動(dòng)軸承故障信號(hào)作為線性調(diào)頻信號(hào),屬于非平穩(wěn)時(shí)間信號(hào),采用上述頻域分析法會(huì)帶來(lái)很大誤差。而用Wigner-Ville變換和Hilbert-Huang變換進(jìn)行分析,又會(huì)產(chǎn)生交叉項(xiàng)干擾和端點(diǎn)效應(yīng)。分?jǐn)?shù)階傅里葉變換作為一種chirp變換,對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間信號(hào)具有較好的時(shí)頻聚焦性,其一維線性變換可以避免交叉項(xiàng)干擾,因此本文針對(duì)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換及其數(shù)值算法在滾動(dòng)軸承故障特征提取中的應(yīng)用進(jìn)行研究。通過(guò)分析分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的定義及其時(shí)頻特性,針對(duì)離散分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的數(shù)值計(jì)算中存在著數(shù)據(jù)量過(guò)大、計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)的問(wèn)題,提出二相數(shù)值算法,并與離散采樣法進(jìn)行深入的分析和對(duì)比。對(duì)單分量和多分量線性調(diào)頻信號(hào)分別利用離散采樣法和二相數(shù)值算法進(jìn)行仿... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 故障診斷技術(shù)國(guó)內(nèi)外發(fā)展及研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.3 滾動(dòng)軸承故障診斷的基本流程
        1.2.4 振動(dòng)分析法
    1.3 本文的主要工作
第2章 滾動(dòng)軸承常見(jiàn)故障及其基本模型
    2.1 滾動(dòng)軸承常見(jiàn)的故障模式
    2.2 滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的特征
        2.2.1 滾動(dòng)軸承的固有頻率
        2.2.2 滾動(dòng)軸承的故障特征頻率
    2.3 振動(dòng)信號(hào)擬合模型的建立
    2.4 本章小結(jié)
第3章 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的基本原理
    3.1 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的定義
        3.1.1 基本定義
        3.1.2 特征值和特征函數(shù)
    3.2 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的物理意義
    3.3 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的時(shí)頻特性
        3.3.1 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換與傅里葉變換的關(guān)系
        3.3.2 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換與短時(shí)傅里葉變換的關(guān)系
        3.3.3 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換與Wigner-Ville分布的關(guān)系
    3.4 離散分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的數(shù)值計(jì)算
        3.4.1 離散采樣算法
        3.4.2 二相數(shù)值算法
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的線性調(diào)頻信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)
    4.1 線性調(diào)頻信號(hào)的建模
    4.2 單分量線性調(diào)頻信號(hào)的檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)
        4.2.1 參數(shù)估計(jì)原理
        4.2.2 單分量LFM信號(hào)的仿真分析
    4.3 多分量線性調(diào)頻信號(hào)的檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)
        4.3.1 參數(shù)估計(jì)原理
        4.3.2 雙分量LFM信號(hào)的仿真分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的滾動(dòng)軸承故障診斷
    5.1 故障信號(hào)的采集
    5.2 振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域及頻譜分析
    5.3 擬合后振動(dòng)信號(hào)的分?jǐn)?shù)階傅里葉譜分析
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及獲得成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于機(jī)匣振動(dòng)信號(hào)的滾動(dòng)軸承故障協(xié)同診斷技術(shù)[J]. 林桐,陳果,滕春禹,王云,歐陽(yáng)文理,肖圣迪.  航空動(dòng)力學(xué)報(bào). 2018(10)
[2]完全ASTFA方法及其在轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷中的應(yīng)用[J]. 程軍圣,劉貞濤,楊宇.  振動(dòng)與沖擊. 2018(04)
[3]擬合故障振動(dòng)信號(hào)模型實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 郭艷平,解武波,龍濤元.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2017(11)
[4]非線性調(diào)頻分量分解的轉(zhuǎn)子油膜渦動(dòng)信號(hào)分析研究[J]. 李玲玲,陳是扦,彭志科.  噪聲與振動(dòng)控制. 2017(05)
[5]基于樣本熵和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的滾動(dòng)軸承故障特征提取[J]. 郭學(xué)衛(wèi),申永軍,楊紹普.  振動(dòng)與沖擊. 2017(18)
[6]含復(fù)雜滾動(dòng)軸承建模的航空發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)振動(dòng)耦合動(dòng)力學(xué)模型[J]. 陳果.  航空動(dòng)力學(xué)報(bào). 2017(09)
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[8]分?jǐn)?shù)階傅里葉變換在軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 邵巖,盧迪,楊廣學(xué).  哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[9]基于共振解調(diào)法的雙饋異步發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組故障檢測(cè)方法[J]. 張文原.  黑龍江科技信息. 2017(11)
[10]含裂紋離心壓縮機(jī)葉輪結(jié)構(gòu)的振動(dòng)局部化[J]. 王帥,訾艷陽(yáng),何正嘉.  振動(dòng)與沖擊. 2017(06)

碩士論文
[1]滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的特征提取方法研究[D]. 楊曉燕.蘭州理工大學(xué) 2018
[2]滾動(dòng)軸承的振動(dòng)檢測(cè)及故障診斷系統(tǒng)研制[D]. 張磊.沈陽(yáng)理工大學(xué) 2018
[3]滾動(dòng)軸承故障特征提取技術(shù)研究[D]. 郭學(xué)衛(wèi).石家莊鐵道大學(xué) 2017
[4]分?jǐn)?shù)階傅里葉變換算法的應(yīng)用研究[D]. 邵巖.哈爾濱理工大學(xué) 2016
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[D]. 于婷婷.大連理工大學(xué) 2008
[6]基于小波變換的滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)[D]. 趙志宇.大連理工大學(xué) 2005
[7]基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法的滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)研究[D]. 曾海平.浙江大學(xué) 2005



本文編號(hào)：3536737