滾動(dòng)軸承是載運(yùn)工具中最常見(jiàn)的基礎(chǔ)零部件之一,在公路、鐵路和航空等重要領(lǐng)域中都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。由于承擔(dān)著支撐、傳動(dòng)、運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換等重要功能,滾動(dòng)軸承的工作環(huán)境和載荷條件往往非常惡劣,在服役過(guò)程中極易出現(xiàn)疲勞引起的點(diǎn)蝕、剝落等局部缺陷。這些故障在產(chǎn)生和發(fā)展過(guò)程中輕則會(huì)降低系統(tǒng)的工作性能,重則會(huì)導(dǎo)致重大的安全事故。受外界環(huán)境和運(yùn)行工況的影響,軸承的故障特征常被復(fù)雜的干擾噪聲淹沒(méi),往往難以直接識(shí)別。為此,本文針對(duì)載運(yùn)工具中的滾動(dòng)軸承面對(duì)的多種干擾工況,深入地開(kāi)展了結(jié)合沖擊性和循環(huán)平穩(wěn)性的多目標(biāo)故障特征提取與狀態(tài)評(píng)估方法的研究。主要內(nèi)容如下:（1）在傳統(tǒng)譜峭度方法的基礎(chǔ)上,基于二進(jìn)制小波包分解重構(gòu)和節(jié)點(diǎn)重排,發(fā)展了一種改進(jìn)的譜峭度方法。為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜干擾下最優(yōu)共振頻帶的快速識(shí)別,基于包絡(luò)譜中故障特征頻率的分布規(guī)律,提出了一種新的指標(biāo)——頻域相關(guān)峭度用于定量刻畫(huà)窄帶信號(hào)中滾動(dòng)軸承的重復(fù)性故障沖擊強(qiáng)度。通過(guò)與時(shí)域峭度、頻域峭度和時(shí)域相關(guān)峭度的對(duì)比分析,證明了該指標(biāo)在綜合表征軸承故障信號(hào)的沖擊性和循環(huán)平穩(wěn)性特征方面的優(yōu)越性。此外,基于相關(guān)峭度的指向性,可以將該方法用于軸承的復(fù)合故障診斷。（2）基于譜峭度... 

【文章頁(yè)數(shù)】：132 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 滾動(dòng)軸承故障診斷的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 確定性故障模型和包絡(luò)分析
        1.2.2 隨機(jī)故障模型和循環(huán)平穩(wěn)理論
        1.2.3 定量診斷模型和狀態(tài)評(píng)估方法
    1.3 本文的主要工作
第二章 基于頻域相關(guān)峭度的改進(jìn)譜峭度方法
    2.1 引言
    2.2 譜峭度理論
        2.2.1 平穩(wěn)過(guò)程、非平穩(wěn)過(guò)程和循環(huán)平穩(wěn)過(guò)程
        2.2.2 譜峭度的定義與估計(jì)
        2.2.3 該方法的不足
    2.3 基于小波包和頻域相關(guān)峭度的改進(jìn)譜峭度方法
        2.3.1 小波包變換
        2.3.2 節(jié)點(diǎn)重排
        2.3.3 頻域相關(guān)峭度
        2.3.4 改進(jìn)的譜峭度方法
    2.4 仿真分析
    2.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        2.5.1 電磁干擾下電機(jī)軸承故障診斷
        2.5.2 輪對(duì)軸承復(fù)合故障診斷
    2.6 本章小結(jié)
第三章 歸一化頻域相關(guān)峭度引導(dǎo)的動(dòng)態(tài)貝葉斯小波解調(diào)
    3.1 引言
    3.2 動(dòng)態(tài)貝葉斯小波變換
        3.2.1 連續(xù)小波變換
        3.2.2 貝葉斯濾波
        3.2.3 基于粒子濾波的動(dòng)態(tài)貝葉斯小波變換
    3.3 歸一化頻域相關(guān)峭度引導(dǎo)的動(dòng)態(tài)貝葉斯小波解調(diào)
    3.4 仿真分析
    3.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        3.5.1 電磁干擾下電機(jī)軸承故障診斷
        3.5.2 輪對(duì)軸承復(fù)合故障診斷
    3.6 本章小結(jié)
第四章 時(shí)、頻域負(fù)熵引導(dǎo)的多目標(biāo)動(dòng)態(tài)貝葉斯小波解調(diào)
    4.1 引言
    4.2 Infogram方法及其擴(kuò)展
        4.2.1 Infogram方法
        4.2.2 Infogram方法的擴(kuò)展
    4.3 多目標(biāo)動(dòng)態(tài)貝葉斯小波解調(diào)
        4.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化的Pareto解
        4.2.2 基于Pareto解的動(dòng)態(tài)貝葉斯小波解調(diào)
    4.4 仿真分析
    4.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于隱條件隨機(jī)場(chǎng)的軸承狀態(tài)評(píng)估
    5.1 引言
    5.2 基于Infogram方法的故障特征提取方法
    5.3 基于隱條件隨機(jī)場(chǎng)的軸承性能退化評(píng)估
        5.3.1 隱馬爾科夫模型
        5.3.2 條件隨機(jī)場(chǎng)模型
        5.3.3 隱條件隨機(jī)場(chǎng)模型
        5.3.4 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軸承狀態(tài)評(píng)估方法
    5.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        5.4.1 定速定載實(shí)驗(yàn)
        5.4.2 定速變載實(shí)驗(yàn)
    5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 全文工作總結(jié)
    6.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    6.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于變分模態(tài)分解和Teager能量算子的滾動(dòng)軸承故障特征提取[J]. 馬增強(qiáng),李亞超,劉政,谷朝健.  振動(dòng)與沖擊. 2016(13)
[2]軌道車(chē)輛故障診斷研究進(jìn)展[J]. 劉志亮,潘登,左明健,李興林.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2016(14)
[3]基于時(shí)延自相關(guān)ICA的列車(chē)輪對(duì)軸承復(fù)合故障診斷方法[J]. 黃采倫,李忠,王靖,張小娟,曾照福.  鐵道學(xué)報(bào). 2016(05)
[4]一種自適應(yīng)共振解調(diào)方法及其在滾動(dòng)軸承早期故障診斷中的應(yīng)用[J]. 劉永強(qiáng),楊紹普,廖英英,王翠艷.  振動(dòng)工程學(xué)報(bào). 2016(02)
[5]面向廣義數(shù)學(xué)形態(tài)顆粒特征的灰色馬爾科夫剩余壽命預(yù)測(cè)方法[J]. 李洪儒,王余奎,王冰,許葆華,李興林.  振動(dòng)工程學(xué)報(bào). 2015(02)
[6]自適應(yīng)最大相關(guān)峭度解卷積方法及其在軸承早期故障診斷中的應(yīng)用[J]. 唐貴基,王曉龍.  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2015(06)
[7]復(fù)小波共振解調(diào)頻帶優(yōu)化方法和新指標(biāo)[J]. 張龍,熊?chē)?guó)良,黃文藝.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2015(03)
[8]強(qiáng)抗噪時(shí)頻分析方法及其在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 王宏超,陳進(jìn),霍柏琦,胡旭鋼,王冉,周海韜,朱淼.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2015(01)
[9]連續(xù)隱半馬爾科夫模型在軸承性能退化評(píng)估中的應(yīng)用[J]. 李巍華,李靜,張紹輝.  振動(dòng)工程學(xué)報(bào). 2014(04)
[10]基于混合高斯輸出貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)備退化狀態(tài)識(shí)別與剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法研究[J]. 張星輝,康建設(shè),趙勁松,肖雷,曹端超,劉浩.  振動(dòng)與沖擊. 2014(08)



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