本文關(guān)鍵詞：非穩(wěn)態(tài)工況下滾動(dòng)軸承故障特征提取與診斷

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【摘要】：滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的重要部件之一,其主要功能是為旋轉(zhuǎn)軸提供一個(gè)低摩擦的運(yùn)行環(huán)境。該部件的損壞可能會(huì)導(dǎo)致設(shè)備出現(xiàn)嚴(yán)重故障,研究滾動(dòng)軸承的特征提取與在線故障診斷技術(shù)顯得尤為重要。旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的啟動(dòng)、停止以及運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中都會(huì)產(chǎn)生不同程度的速度波動(dòng)和載荷波動(dòng),這就使得機(jī)械設(shè)備運(yùn)行在非穩(wěn)態(tài)工況下。在該條件下,傳統(tǒng)的時(shí)域特征參數(shù)法和頻域特征參數(shù)法并不適用,因此需要尋找能夠解決非穩(wěn)態(tài)工況下滾動(dòng)軸承故障特征提取與診斷的方法。本文針對(duì)非穩(wěn)態(tài)工況條件下的滾動(dòng)軸承故障診斷問(wèn)題,提出了三種方法。1.提出了一種基于動(dòng)態(tài)FDA的故障特征提取方法。該方法通過(guò)引入時(shí)延窗口方式來(lái)捕獲滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的周期平穩(wěn)性,再利用FDA建立滾動(dòng)軸承的故障特征判別空間,并采用k近鄰、SVM和決策樹的方法對(duì)故障進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)分別采用CWRU和QPZZ-II故障實(shí)驗(yàn)平臺(tái)來(lái)模擬變載荷和變轉(zhuǎn)速工況,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示通過(guò)適當(dāng)選取時(shí)延量可以有效對(duì)各故障狀態(tài)的軸承實(shí)現(xiàn)在線故障診斷。2.動(dòng)態(tài)FDA方法雖然有效但需要選取很大時(shí)延量才能完成故障診斷,為減少信息量提出了基于EMD的動(dòng)態(tài)FDA特征提取方法。該方法利用EMD將一維振動(dòng)信號(hào)分解為多層IMF分量并選取時(shí)延量將IMF分量構(gòu)造成多維動(dòng)態(tài)矩陣,然后對(duì)動(dòng)態(tài)矩陣進(jìn)行FDA分析從而構(gòu)建了特征判別空間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠利用歷史故障完成變載荷和變轉(zhuǎn)速工況數(shù)據(jù)的特征提取及在線故障診斷,具有較高的診斷精度。3.針對(duì)第二種方法中同類故障的IMF分量具有多子簇問(wèn)題,提出了基于LPP的局部動(dòng)態(tài)FDA特征提取算法。該算法通過(guò)局部計(jì)算類間和類內(nèi)離散度來(lái)完成FDA分析,利用由IMF分量構(gòu)成的多維動(dòng)態(tài)矩陣來(lái)構(gòu)建特征判別空間。將該方法應(yīng)用在變載荷和變轉(zhuǎn)速工況實(shí)驗(yàn)中,通過(guò)k近鄰、SVM和決策樹分類方法能夠完成故障的分類識(shí)別。較之前兩種方法,該方法具有更強(qiáng)的魯棒性,穩(wěn)定性和更高的診斷精度。
【關(guān)鍵詞】：滾動(dòng)軸承 特征提取 FDA EMD 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH133.33
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.1.1 課題背景11-12
• 1.1.2 課題研究意義12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析12-16
• 1.2.1 發(fā)展歷程12-14
• 1.2.2 研究現(xiàn)狀分析14-16
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排16-18
• 1.3.1 本文主要研究?jī)?nèi)容16
• 1.3.2 論文章節(jié)安排16-18
• 第2章 非穩(wěn)態(tài)工況下振動(dòng)信號(hào)特性分析18-37
• 2.1 滾動(dòng)軸承基礎(chǔ)理論18-25
• 2.1.1 滾動(dòng)軸承振動(dòng)機(jī)理18-21
• 2.1.2 滾動(dòng)軸承主要故障形式21-22
• 2.1.3 滾動(dòng)軸承失效過(guò)程22-25
• 2.2 變載荷非平穩(wěn)工況下振動(dòng)信號(hào)分析25-29
• 2.2.1 CWRU實(shí)驗(yàn)平臺(tái)簡(jiǎn)介25-26
• 2.2.2 變載荷工況下振動(dòng)信號(hào)分析26-29
• 2.3 變轉(zhuǎn)速非平穩(wěn)工況下振動(dòng)信號(hào)分析29-35
• 2.3.1 QPZZ-II型實(shí)驗(yàn)平臺(tái)簡(jiǎn)介29-33
• 2.3.2 變轉(zhuǎn)速工況下振動(dòng)信號(hào)分析33-35
• 2.4 本章小結(jié)35-37
• 第3章 基于動(dòng)態(tài)FDA的非穩(wěn)態(tài)工況下故障特征提取與診斷37-56
• 3.1 Fisher判別式分析37-41
• 3.1.1 基本原理37-39
• 3.1.2 Fisher故障診斷算法39-41
• 3.2 基于動(dòng)態(tài)FDA的故障特征提取41-47
• 3.2.1 動(dòng)態(tài)FDA的建立41
• 3.2.2 Akaike準(zhǔn)則二次特征提取41-42
• 3.2.3 故障診斷決策42-45
• 3.2.4 特征提取與診斷決策算法步驟45-47
• 3.3 變載荷工況下實(shí)驗(yàn)仿真分析47-52
• 3.3.1 時(shí)延窗口大小對(duì)故障診斷性能的影響分析47-51
• 3.3.2 故障診斷性能比較與分析51-52
• 3.4 變轉(zhuǎn)速工況下實(shí)驗(yàn)仿真分析52-55
• 3.5 本章小結(jié)55-56
• 第4章 基于局部動(dòng)態(tài)FDA的非穩(wěn)態(tài)工況故障特征提取與診斷56-77
• 4.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解基本理論56-61
• 4.1.1 本征模函數(shù)57
• 4.1.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法分解過(guò)程57-61
• 4.2 基于EMD-DFDA的故障特征提取及實(shí)驗(yàn)仿真分析61-68
• 4.2.1 算法步驟62-64
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證64-68
• 4.3 基于EMD-LDFDA的故障特征提取及實(shí)驗(yàn)仿真分析68-75
• 4.3.1 LPP基本理論68-69
• 4.3.2 LDFDA算法69-71
• 4.3.3 EMD-LDFDA算法步驟71-73
• 4.3.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證73-75
• 4.4 本章小結(jié)75-77
• 結(jié)論77-79
• 參考文獻(xiàn)79-82
• 致謝82-83
• 攻讀碩士期間發(fā)表（含錄用）的學(xué)術(shù)論文83

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本文編號(hào)：688485