滾動軸承早期故障信號特征提取方法及應(yīng)用研究
本文關(guān)鍵詞：滾動軸承早期故障信號特征提取方法及應(yīng)用研究 出處：《天津大學(xué)》2012年碩士論文 論文類型：學(xué)位論文
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【摘要】：高檔數(shù)控裝備功能日趨豐富和復(fù)雜，一旦某一關(guān)鍵部件在運行時出現(xiàn)微弱故障，就可能影響整臺裝備的安全運行，因此，研究復(fù)雜機械裝備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷理論和應(yīng)用能夠確保其安全、可靠、連續(xù)運行。 滾動軸承是出現(xiàn)故障頻率最高的部件之一，因此，，本文從滾動軸承早期故障特征提取方法展開研究。經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥椒軌蛴行У靥幚矸瞧椒�(wěn)、非線性動態(tài)信號，但在噪聲和脈沖沖擊干擾下存在模式混疊，為此，引入噪聲輔助集合經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓‥EMD）處理軸承故障動態(tài)信號，分離和提取出信號中所包含的故障特征信號和噪聲信號。 利用EEMD降噪特性，研究基于EEMD降噪和譜峭度理論的軸承早期故障自適應(yīng)包絡(luò)分析方法。通過EEMD對原始動態(tài)信號進行分解，根據(jù)峭度值指標(biāo)和自相關(guān)性分析選擇有用模式分量并重構(gòu)，進而結(jié)合譜峭度法在瞬態(tài)沖擊信號檢測中的優(yōu)勢，對降噪后的信號自適應(yīng)確定平方包絡(luò)分析的最佳帶通濾波器參數(shù)，應(yīng)用包絡(luò)分析技術(shù)識別出早期微弱故障特征頻率，并通過故障仿真數(shù)據(jù)和軸承故障實驗驗證該方法的有效性。 針對EEMD在更強噪聲干擾下降噪效果不理想的問題，利用EEMD有效的抗混分解和特征提取特性，研究基于級聯(lián)雙穩(wěn)隨機共振預(yù)處理和EEMD分解的非平穩(wěn)信號微弱特征提取方法，分解和提取出隨機共振輸出后信號所包含的低頻故障特征頻率成分，對故障信號進一步分解和診斷增強，減少信號分解層數(shù)，最后通過仿真信號和軸承實驗數(shù)據(jù)驗證方法的有效性。 在此基礎(chǔ)上，作為基礎(chǔ)理論研究的實用載體，研究與開發(fā)基于網(wǎng)絡(luò)的機床軸承等關(guān)鍵部件動態(tài)信號監(jiān)測診斷集成系統(tǒng)，采用模塊化的設(shè)計思想，利用VisualC++和Matlab混合編程技術(shù)實現(xiàn)系統(tǒng)的構(gòu)建和算法集成，從數(shù)據(jù)采集層、信息傳輸層及遠程監(jiān)測診斷分析層闡述和實現(xiàn)各子模塊功能，最后，針對機床絲杠軸承松動故障實驗進行系統(tǒng)驗證，實現(xiàn)機床軸承等關(guān)鍵部件運行狀態(tài)動態(tài)信號的實時顯示、監(jiān)測、遠程診斷與維護。
[Abstract]:The high-end CNC equipment functions are becoming more and more rich and complex, once one of the key components of weak fault in operation, it may affect the safe operation of the whole equipment, therefore, the study of complex machinery and equipment condition monitoring and fault diagnosis theory and application to ensure that they are safe, reliable and continuous operation.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TH133.33;TH165.3
【參考文獻】
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