機械的意外故障或事故將會造成嚴重的經(jīng)濟損失和影響人們的生命財產(chǎn)安全,對機械設(shè)備的故障診斷,保證設(shè)備的安全穩(wěn)定的運行至關(guān)重要。通常在機械運行的狀態(tài)下,采集機械設(shè)備的振動信號、聲音信號以及電流信號等,對信號進行分析處理,評估設(shè)備運行狀態(tài)。但是傳感器采集的信號一般情況下需要在PC機上進行分析,實時性差,可能錯過對機械故障診斷的最佳時間。此外,采集的信號常包含有嚴重的運行噪聲和環(huán)境背景噪聲,給信號分析帶來困難,可能造成對機械設(shè)備運行狀態(tài)的誤判。因此,研究快速的故障診斷方法、抑制噪聲、提取微弱信號的特征信息在機械故障診斷中顯得尤為重要。本文研究了一種基于嵌入式隨機共振的軸承故障診斷方法。目前,隨機共振(Stochastic Resonance,SR)算法被廣泛的應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷,然而,大多數(shù)隨機共振算法都是在桌面平臺上開發(fā)的,其重點是對離線信號的分析。本文提出了一種基于嵌入式的簡單、易實現(xiàn)的軸承在線故障診斷方法,實現(xiàn)了信號的去噪和濾波,并對濾波后的信號在嵌入式上進行隨機共振處理,以信噪比(Signal-to-noise Ratio,SNR)為判定指標,識別出軸承的故障類型,同時在LCD顯示...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 選題意義及研究現(xiàn)狀
    1.2 滾動軸承的故障形成與分析
        1.2.1 論文研究對象
        1.2.2 滾動軸承故障分析
        1.2.3 滾動軸承故障特征頻率計算
    1.3 微弱信號檢測方法研究
        1.3.1 隨機共振概要
        1.3.2 軸承故障診斷
    1.4 論文的主要研究工作
        1.4.1 論文內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排
        1.4.2 創(chuàng)新點概述
第二章 基于隨機共振的微弱信號檢測研究
    2.1 引言
    2.2 隨機共振基本模型
        2.2.1 經(jīng)典隨機共振模型
        2.2.2 經(jīng)典雙穩(wěn)態(tài)隨機共振模型
        2.2.3 隨機共振效應(yīng)判定依據(jù)
    2.3 自適應(yīng)隨機共振
        2.3.1 自適應(yīng)隨機共振模型
        2.3.2 自適應(yīng)算法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于隨機共振的軸承在線故障診斷方法研究
    3.1 引言
    3.2 欠阻尼變步長二階隨機共振
        3.2.1 欠阻尼二階共振理論
        3.2.2 欠阻尼變步長二階隨機共振算法實現(xiàn)
        3.2.3 性能評估
    3.3 嵌入式隨機共振
        3.3.1 嵌入式解調(diào)原理
        3.3.2 解調(diào)算法數(shù)值實現(xiàn)
        3.3.3 仿真驗證
    3.4 實驗驗證
        3.4.1 實驗裝置
        3.4.2 實驗流程
        3.4.3 軸承故障實驗
    3.5 本章小結(jié)
第四章 聲音輔助振動信號自適應(yīng)隨機共振的軸承故障診斷
    4.1 引言
    4.2 綜合定量指標自適應(yīng)隨機共振
        4.2.1 綜合定量指標ASR綜述
        4.2.2 傳統(tǒng)指標
        4.2.3 綜合定量指標構(gòu)成
    4.3 聲音輔助振動信號自適應(yīng)隨機共振方法
        4.3.1 RP指標
        4.3.2 信號重構(gòu)
        4.3.3 RP性能驗證
    4.4 實驗驗證
        4.4.1 實驗裝置
        4.4.2 實驗流程
        4.4.3 軸承外圈故障實驗
        4.4.4 軸承內(nèi)圈故障實驗
        4.4.5 定量分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文



本文編號：3780348