本文關(guān)鍵詞：軸承振動分析與壽命評估方法研究

  更多相關(guān)文章： 軸承 早期故障診斷 狀態(tài)評估 SVM 狀態(tài)優(yōu)化方法 小波分析 ACFI值 隨機(jī)共振

【摘要】：隨著自動化技術(shù)和工業(yè)化大生產(chǎn)的迅猛發(fā)展，機(jī)械設(shè)備對穩(wěn)定性和壽命的要求也迅猛提高。為了達(dá)到這一目的，必須安排合理且有效的維修策略和計劃，這就需要有正確的判定依據(jù)。而軸承作為承擔(dān)著機(jī)械設(shè)備中潤滑，固定等重要作用的組成部件，又是設(shè)備中的易損元件，它的健康狀況往往決定了機(jī)械設(shè)備能否正常工作。所以，將軸承的健康狀況作為依據(jù)，能夠建立合理的維修計劃，從而達(dá)到延長機(jī)械設(shè)備的使用年限、保持設(shè)備可靠性的目的。所以對軸承正確的故障診斷和狀態(tài)評估有著十分重大的意義。 為了達(dá)到這個目的，本文根據(jù)滾動軸承的結(jié)構(gòu)和運行機(jī)理對其故障診斷和狀態(tài)評估進(jìn)行了相關(guān)的研究。主要包括以下方面： 1、首先在回顧了滾動軸承的結(jié)構(gòu)及故障分類知識之后，介紹了滾動軸承故障診斷和狀態(tài)評估中一些常用方法，包括時域分析和頻域分析方法兩大類。然后討論熵和信噪比在故障診斷中的應(yīng)用。 2、介紹了支持向量機(jī)原理及其應(yīng)用于多分類系統(tǒng)中的情況。然后討論支持向量機(jī)這一二分類系統(tǒng)在多分類系統(tǒng)中所使用的投票機(jī)制，并對“一對一”投票法進(jìn)行了改進(jìn)。在此基礎(chǔ)上，討論了對實際數(shù)據(jù)使用支持向量機(jī)來完成狀態(tài)分類所需的合適標(biāo)簽值。并使用支持向量機(jī)對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行了狀態(tài)評估。 3、其次在支持向量機(jī)能夠?qū)L動軸承進(jìn)行狀態(tài)評估的基礎(chǔ)上，針對機(jī)器學(xué)習(xí)分類的不準(zhǔn)確性，提出了分類結(jié)果優(yōu)化方法。并利用該方法對支持向量機(jī)分類結(jié)果進(jìn)行了優(yōu)化，結(jié)果表明利用優(yōu)化方法可以有效提高滾動軸承狀態(tài)評估的準(zhǔn)確率。 4、接著介紹了連續(xù)小波分析的原理及其在軸承故障診斷中的優(yōu)勢，并利用連續(xù)小波變換構(gòu)造了morlet小波濾波器族。然后提出了ACFI值來選擇合適系數(shù)的morlet小波濾波器，來提取軸承振動信號的周期成分。與傳統(tǒng)的希爾伯特解調(diào)和離散小波分解相比，這種方法在實際試驗數(shù)據(jù)能夠更有效的發(fā)現(xiàn)早期故障信息。 5、最后簡要介紹了隨即共振的起源及其理論推導(dǎo)，討論了如何將隨機(jī)共振數(shù)值化計算方法運用到滾動軸承的早期故障診斷之中。對隨機(jī)共振中雙穩(wěn)態(tài)勢能阱的參數(shù)進(jìn)行了討論。并將隨機(jī)共振運用到軸承試驗數(shù)據(jù)之上。其確實能夠加強信號中的周期成分。在此基礎(chǔ)上，，又引入了（4）中所提到的連續(xù)小波變換與ACFI值，討論了這2種同樣是針對信號中的周期成分方法的結(jié)合可能性。得到了良好的結(jié)果。 本篇論文主要是對滾動軸承早期故障診斷中所使用的信號處理方法進(jìn)行了討論和新的探索，并在此基礎(chǔ)上對軸承的狀態(tài)評估進(jìn)行了探索。
【關(guān)鍵詞】：軸承 早期故障診斷 狀態(tài)評估 SVM 狀態(tài)優(yōu)化方法 小波分析 ACFI值 隨機(jī)共振
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TH133.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 課題背景及意義12-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢14-16
• 1.2.1 軸承振動信號分析方法14-16
• 1.2.2 軸承壽命評估方法16
• 1.3 本課題研究的主要內(nèi)容16-18
• 第二章 軸承的故障機(jī)理和分類18-32
• 2.1 軸承壽命的定義18
• 2.2 軸承的故障類型18-19
• 2.3 軸承的結(jié)構(gòu)19-20
• 2.4 滾動軸承故障的特征頻率20-22
• 2.4.1 滾動軸承的固有振動頻率20-21
• 2.4.2 滾動軸承的故障缺陷頻率21-22
• 2.5 軸承振動信號的壽命曲線22-24
• 2.5.1 軸承壽命曲線的特點22-23
• 2.5.2 頻域下各個區(qū)段的變化23-24
• 2.6 軸承振動信號的時域指標(biāo)診斷方法24-26
• 2.7 軸承振動信號的頻域分析方法26-29
• 2.7.1 希爾伯特解調(diào)26-28
• 2.7.2 傅里葉變換28-29
• 2.8 熵的簡介29-30
• 2.9 信噪比的簡介30-31
• 2.10 本章小結(jié)31-32
• 第三章 軸承的狀態(tài)分類與評估32-48
• 3.1 軸承的狀態(tài)分類方法介紹32
• 3.2 支持向量機(jī)簡介32-37
• 3.2.1 支持向量機(jī)原理簡介32-34
• 3.2.2 SVM 的投票機(jī)制34-37
• 3.3 實際試驗數(shù)據(jù)分析37-42
• 3.3.1 散熱風(fēng)扇加速壽命試驗37-41
• 3.3.2 SVM 分類過程41-42
• 3.4 優(yōu)化方法42-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第四章 軸承故障的振動信號分析48-63
• 4.1 小波變換簡介48-53
• 4.1.1 小波變換的具體定義48-50
• 4.1.2 小波變換的特點50-51
• 4.1.3 連續(xù)小波變換（CWT）的一些重要性質(zhì)51
• 4.1.4 連續(xù)小波變換濾波器構(gòu)造原理51-53
• 4.2 一種尋找合適系數(shù)的方法53-54
• 4.3 實例分析54-61
• 4.3.1 數(shù)據(jù)來源簡介54-55
• 4.3.2 分析步驟55-57
• 4.3.3 全壽命數(shù)據(jù)信號分析57-60
• 4.3.4 CWT+ACFI 與其他常用方法相比較60-61
• 4.4 本章小結(jié)61-63
• 第五章 隨機(jī)共振的原理及應(yīng)用63-80
• 5.1 隨機(jī)共振的起源63-64
• 5.2 隨機(jī)共振的理論基礎(chǔ)64-67
• 5.3 隨機(jī)共振數(shù)值分析的參數(shù)問題67-70
• 5.4 信號的參數(shù)設(shè)定對隨機(jī)共振的影響70-71
• 5.5 針對振動信號的的歸一化尺度變換方法71-73
• 5.6 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)對隨機(jī)共振的影響73-77
• 5.7 隨機(jī)共振與基于 ACFI 的小波濾波相結(jié)合的討論77-79
• 5.8 本章小結(jié)79-80
• 第六章 總結(jié)與展望80-82
• 6.1 全文工作總結(jié)80
• 6.2 本文的創(chuàng)新內(nèi)容80-81
• 6.3 研究展望81-82
• 致謝82-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 碩士期間所取得的研究成果87-88

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 唐良寶;姜銳紅;;基于FFT的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)算法在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[J];軸承;2009年09期

2 王堅永，莊中華，吳秀鸞，湯潔;滾動軸承可靠性加速壽命試驗研究[J];軸承;1996年09期

3 唐昌盛;曲建嶺;于建立;;基于支持向量機(jī)的航空發(fā)動機(jī)故障診斷研究[J];測控技術(shù);2008年04期

4 易挺;梁楚華;朱圓圓;;基于倒頻譜技術(shù)的滾動軸承故障診斷[J];機(jī)床與液壓;2009年09期

5 孫良環(huán),李艷蘭,熊曉燕;希爾伯特變換原理在軸承故障診斷中的應(yīng)用[J];機(jī)械管理開發(fā);2005年02期

6 趙政,王紅梅,趙懌u&,鄭建華;后驗概率在多分類支持向量機(jī)上的應(yīng)用[J];計算機(jī)應(yīng)用;2005年01期

7 吳亞萍;曾岳南;;解析小波變換在時頻分析中的理論研究及應(yīng)用[J];科技信息(科學(xué)教研);2008年16期

8 康海英;欒軍英;鄭海起;侯仁軍;;基于階次跟蹤和HHT能量譜的軸承故障診斷[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報;2007年06期

9 楊學(xué)賢,張群英,韓月秋;信號故障檢測的自相關(guān)方法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);1999年01期

10 張輝,王淑娟,張青森,翟國富;基于小波包變換的滾動軸承故障診斷方法的研究[J];振動與沖擊;2004年04期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 呂路勇;基于振動信號的滾動軸承故障診斷方法研究[D];華北電力大學(xué)（河北）;2008年

2 王冬;旋轉(zhuǎn)機(jī)械全壽命狀態(tài)評估與診斷研究[D];電子科技大學(xué);2010年

本文編號：1020810