本文關(guān)鍵詞：基于階次分析的滾動(dòng)軸承非平穩(wěn)工況故障診斷方法研究

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【摘要】：滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中應(yīng)用最廣泛且易損壞的機(jī)械零件之一,尤其是在載荷比較大,轉(zhuǎn)速變化劇烈的啟停階段更易出現(xiàn)故障。故障診斷常采用的傅立葉分析方法需滿足信號(hào)的平穩(wěn)性要求,其在處理非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的“頻率模糊”現(xiàn)象,而階次分析方法可將非平穩(wěn)信號(hào)轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)信號(hào),以做進(jìn)一步分析。因此展開(kāi)基于階次分析的滾動(dòng)軸承非平穩(wěn)工況故障診斷方法的研究具有重要意義。首先,根據(jù)非平穩(wěn)工況下滾動(dòng)軸承故障沖擊信號(hào)數(shù)學(xué)模型,結(jié)合低通濾波定階理論,提出了改進(jìn)RE-SES階次包絡(luò)譜算法。該方法在包絡(luò)解調(diào)后,先對(duì)信號(hào)進(jìn)行低通濾波,在確定COT算法的重采樣頻率并進(jìn)行重采樣后,再對(duì)重采樣后的包絡(luò)曲線進(jìn)行離散傅里葉變換得到階次包絡(luò)譜。通過(guò)模擬信號(hào)和實(shí)驗(yàn)信號(hào)驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)該算法適用于非平穩(wěn)工況的軸承故障診斷,和傳統(tǒng)階次包絡(luò)譜算法相比,該算法可以有效降低重采樣頻率并避免階次混疊現(xiàn)象。其次,為實(shí)現(xiàn)無(wú)轉(zhuǎn)速計(jì)的階次跟蹤,研究了基于Viterbi算法的瞬時(shí)頻率估計(jì)方法。為提高算法的效率,改進(jìn)了其迭代計(jì)算過(guò)程,并通過(guò)線性和正弦掃頻信號(hào)驗(yàn)證了其優(yōu)勢(shì)。與基于STFT峰值搜索的瞬時(shí)頻率估計(jì)方法相比,改進(jìn)后的方法具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性和抗噪性。然后,基于Vold-Kalman跟蹤濾波器,提出了無(wú)轉(zhuǎn)速計(jì)Vold-Kalman階次跟蹤方法,克服了以往方法依賴硬件鍵相裝置的缺點(diǎn),并對(duì)權(quán)重因子和濾波器跟蹤特性關(guān)系進(jìn)行了仿真研究。該方法可直接從時(shí)域信號(hào)中提取各階分量,無(wú)相位偏差和能量泄露,可實(shí)現(xiàn)多軸系統(tǒng)中臨近、交叉階次分量的解耦分離。最后,通過(guò)搭建滾動(dòng)軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)平臺(tái),將上述算法應(yīng)用于非平穩(wěn)工況下滾動(dòng)軸承故障診斷。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了上述算法可有效診斷出非平穩(wěn)工況下滾動(dòng)軸承故障。
【關(guān)鍵詞】：非平穩(wěn)工況 階次跟蹤 Viterbi算法 瞬時(shí)頻率估計(jì) Vold-Kalman濾波
【學(xué)位授予單位】：石家莊鐵道大學(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3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-18
• 1.1 軸承故障診斷的意義9
• 1.2 滾動(dòng)軸承故障診斷原理9-11
• 1.3 階次分析理論的提出及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.3.1 階次分析理論的提出及意義11-12
• 1.3.2 階次分析技術(shù)的研究現(xiàn)狀12-15
• 1.4 課題研究的目的和意義15-16
• 1.5 論文研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)16-18
• 1.5.1 主要研究?jī)?nèi)容16
• 1.5.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)16-18
• 第二章 基于低通濾波定階理論的階次譜分析18-32
• 2.1 引言18
• 2.2 計(jì)算階次跟蹤18-19
• 2.3 低通濾波定階理論提出及原理19-21
• 2.3.1 A/D轉(zhuǎn)換前的抗頻混濾波19-20
• 2.3.2 低通濾波定階理論20-21
• 2.4 RE-SES算法21-28
• 2.4.1 RE-SES算法提出的背景21-22
• 2.4.2 滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)模型的建立22-23
• 2.4.3 T-SES算法和RE-SES算法23-28
• 2.5 基于濾波定階理論的改進(jìn)階次包絡(luò)譜算法28-31
• 2.5.1 算法原理28-29
• 2.5.2 仿真信號(hào)驗(yàn)證29-31
• 2.6 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于Viterbi算法的瞬時(shí)頻率估計(jì)32-46
• 3.1 瞬時(shí)頻率32-34
• 3.1.1 瞬時(shí)頻率的定義32-33
• 3.1.2 瞬時(shí)頻率估計(jì)算法33-34
• 3.2 基于STFT分布的峰值搜索IFE算法34-37
• 3.2.1 短時(shí)傅里葉變換34-35
• 3.2.2 局部峰值搜索算法35-36
• 3.2.3 提高IFE精度36-37
• 3.3 基于Viterbi算法的瞬時(shí)頻率估計(jì)37-41
• 3.3.1 Viterbi算法概述37
• 3.3.2 基于Viterbi算法的瞬時(shí)頻率估計(jì)37-38
• 3.3.3 Viterbi算法的迭代計(jì)算過(guò)程38-40
• 3.3.4 迭代過(guò)程仿真算例40-41
• 3.4 仿真信號(hào)驗(yàn)證41-45
• 3.4.1 線性掃頻信號(hào)驗(yàn)證42-43
• 3.4.2 正弦掃頻信號(hào)驗(yàn)證43-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第四章 基于Vold-Kalman跟蹤濾波的階次分量提取技術(shù)46-65
• 4.1 第一代Vold-Kalman跟蹤濾波46-48
• 4.2 第二代Vold-Kalman跟蹤濾波48-54
• 4.2.1 信號(hào)模型48-49
• 4.2.2 狀態(tài)方程49-50
• 4.2.3 觀測(cè)方程50-51
• 4.2.4 第二代VKF階次分量求解方法研究51-54
• 4.3 權(quán)重因子對(duì)VKF濾波特性的影響54-58
• 4.3.1 權(quán)重因子對(duì)濾波效果的影響研究54-56
• 4.3.2 權(quán)重因子r和濾波器帶寬關(guān)系的理論推導(dǎo)56-58
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證58-63
• 4.4.1 單軸階次分量的提取58-60
• 4.4.2 多軸及交叉階次分量的提取60-63
• 4.5 基于Viterbi算法轉(zhuǎn)速估計(jì)的VKF_OT技術(shù)63-64
• 4.6 本章小結(jié)64-65
• 第五章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證65-78
• 5.1 軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的搭建65-70
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/span>65
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容65
• 5.1.3 實(shí)驗(yàn)硬件設(shè)備及參數(shù)介紹65-68
• 5.1.4 實(shí)驗(yàn)軟件及數(shù)據(jù)采集程序68-70
• 5.2 基于低通濾波定階的改進(jìn)RE-SES算法軸承故障診斷分析70-73
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)工況介紹70
• 5.2.2 改進(jìn)和傳統(tǒng)RE-SES算法對(duì)比分析70-73
• 5.3 基于Viterbi算法轉(zhuǎn)速估計(jì)的VKF_OT軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證73-77
• 5.3.1 基于Viterbi算法的軸承瞬時(shí)轉(zhuǎn)頻估計(jì)73-74
• 5.3.2 基于VKF_OT算法的軸承故障階次分量提取74-77
• 5.4 本章小結(jié)77-78
• 第六章 結(jié)論及展望78-80
• 6.1 結(jié)論78
• 6.2 展望78-80
• 參考文獻(xiàn)80-85
• 致謝85-86
• 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86

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