發(fā)布時(shí)間：2018-03-15 02:09

  本文選題：滾動(dòng)軸承　切入點(diǎn)：小波變換　出處：《南京航空航天大學(xué)》2011年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：滾動(dòng)軸承是航空發(fā)動(dòng)機(jī)重要的支承部件,它的運(yùn)行狀態(tài)是否正常直接影響到整臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)的精度、可靠性及壽命等。因此,深入研究滾動(dòng)軸承故障機(jī)理和振動(dòng)特性,準(zhǔn)確診斷軸承故障具有重要意義。本文以真實(shí)的轉(zhuǎn)子-滾動(dòng)軸承試驗(yàn)臺(tái)為研究對(duì)象,建立了含軸承故障的轉(zhuǎn)子-滾動(dòng)軸承耦合動(dòng)力學(xué)模型,研究軸承故障機(jī)理,提取了軸承故障特征,并提出了一種滾動(dòng)軸承故障診斷新方法。具體研究?jī)?nèi)容如下: 第一、本文以真實(shí)試驗(yàn)臺(tái)為原型,建立了轉(zhuǎn)子-滾動(dòng)軸承模型,該模型將轉(zhuǎn)子考慮為兩端無(wú)約束的等截面自由歐拉梁模型,并對(duì)滾動(dòng)軸承常見(jiàn)故障進(jìn)行了詳細(xì)建模,考慮了滾動(dòng)軸承的非線性接觸力,最后運(yùn)用模態(tài)截?cái)喾?將系統(tǒng)偏微分方程轉(zhuǎn)化為常微分方程組,并運(yùn)用新型顯式數(shù)值積分方法獲取轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)的響應(yīng)。同時(shí)對(duì)真實(shí)試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行了模態(tài)實(shí)驗(yàn)分析,相同參數(shù)條件下,實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)與計(jì)算模態(tài)基本一致,驗(yàn)證了模型的正確有效性;仿真分析了滾動(dòng)軸承內(nèi)、外圈和滾珠故障時(shí)振動(dòng)信號(hào),分析結(jié)果與理論結(jié)果一致。 第二、基于小波變換、包絡(luò)解調(diào)及盲源分離技術(shù),研究了基于獨(dú)立分量分析的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)降噪方法,通過(guò)實(shí)測(cè)信號(hào)驗(yàn)證,表明了基于ICA降噪方法能有效地提高監(jiān)測(cè)信號(hào)的信噪比。 第三、提取滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)中4個(gè)無(wú)量綱的時(shí)域參數(shù)和頻域中小波包絡(luò)特征參數(shù),運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)Weka軟件,借助Weka平臺(tái)的C4.5決策樹提取了滾動(dòng)軸承故障知識(shí)規(guī)則,并對(duì)規(guī)則加以解釋,最后應(yīng)用該知識(shí)規(guī)則診斷從試驗(yàn)器上模擬的大量軸承數(shù)據(jù),診斷結(jié)果表明了該知識(shí)規(guī)則具有較高的正確性和實(shí)用性。 第四、建立基于LabVIEW的滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和智能診斷系統(tǒng),利用數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)Weka軟件獲取的滾動(dòng)軸承故障知識(shí)規(guī)則對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行了智能診斷。
[Abstract]:Rolling bearing is an important supporting part of aero-engine. Whether its running state is normal or not directly affects the accuracy, reliability and life of the whole engine. Therefore, the fault mechanism and vibration characteristics of rolling bearing are deeply studied. It is of great significance to diagnose bearing fault accurately. In this paper, a rotor-rolling bearing coupling dynamic model with bearing fault is established, and the bearing fault mechanism is studied by taking the real rotor-rolling bearing test rig as the research object. A new fault diagnosis method for rolling bearing is proposed. The main contents are as follows:. Firstly, the model of rotor-rolling bearing is established based on the real test bed. The model considers the rotor as a free Euler beam model with unconstrained ends, and the common faults of rolling bearing are modeled in detail. Considering the nonlinear contact force of rolling bearings, the partial differential equations of the system are transformed into ordinary differential equations by modal truncation method. The response of rotor-bearing system is obtained by using a new explicit numerical integration method, and the modal analysis of the real test rig is carried out. Under the same parameter condition, the experimental mode is basically the same as the calculated mode. The validity of the model is verified, and the vibration signals of the inner, outer ring and ball are simulated and analyzed, and the results are in agreement with the theoretical results. Secondly, based on wavelet transform, envelope demodulation and blind source separation, the noise reduction method of rolling bearing vibration signal based on independent component analysis is studied. It shows that the noise reduction method based on ICA can effectively improve the signal-to-noise ratio of the monitored signal. Thirdly, four dimensionless time-domain parameters and frequency-domain wavelet envelope characteristic parameters are extracted from the vibration signals of rolling bearings. The fault knowledge rules of rolling bearings are extracted by using Weka software of data mining platform and C4.5 decision tree of Weka platform. The rules are explained and applied to diagnose a large number of bearing data simulated from the tester. The diagnostic results show that the knowledge rules are accurate and practical. In 4th, a rolling bearing data acquisition system and an intelligent diagnosis system based on LabVIEW were established. The rolling bearing fault knowledge rules obtained by the data mining platform Weka software were used to diagnose the rolling bearing intelligently.
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TH165.3

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本文編號(hào)：1613944