本文選題：故障診斷 + 瞬態(tài)成分建模�。� 參考：《蘇州大學(xué)》2011年碩士論文

【摘要】：機(jī)械系統(tǒng)中軸承、齒輪等零部件出現(xiàn)剝落、裂紋等局部故障時(shí),在運(yùn)行時(shí)振動(dòng)信號(hào)中出現(xiàn)瞬態(tài)沖擊響應(yīng)成分,而且隨著損傷程度的發(fā)展,其特征波形也會(huì)發(fā)生變化。振動(dòng)信號(hào)中反映零部件局部故障的瞬態(tài)沖擊響應(yīng)成分提取是機(jī)械設(shè)備故障診斷的關(guān)鍵問題之一。本論文依托于“變工況下旋轉(zhuǎn)設(shè)備輕微局部故障的特征增強(qiáng)檢測(cè)與診斷方法研究”國家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):50905121)和“基于瞬態(tài)振動(dòng)特征辨識(shí)的軸承局部故障定量診斷研究”江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):BK2010225),以旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障診斷為目標(biāo),以旋轉(zhuǎn)機(jī)械中滾動(dòng)軸承和齒輪兩種典型零部件為對(duì)象,提出了瞬態(tài)成分建模與參數(shù)辨識(shí)的沖擊響應(yīng)成分提取方法,并分別就有關(guān)問題進(jìn)行了深入的理論研究和應(yīng)用研究。 首先分析了軸承和齒輪在局部故障時(shí)振動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn),并進(jìn)行了軸承和齒輪在局部故障下的振動(dòng)試驗(yàn)和振動(dòng)信號(hào)采集,保證理論研究工作都建立在試驗(yàn)驗(yàn)證的基礎(chǔ)上。試驗(yàn)對(duì)象包括滾動(dòng)軸承和齒輪這兩種典型旋轉(zhuǎn)機(jī)械零部件,其中滾動(dòng)軸承包括圓柱滾子軸承和深溝球軸承。 根據(jù)旋轉(zhuǎn)機(jī)械零部件故障導(dǎo)致的瞬態(tài)沖擊響應(yīng)成分特點(diǎn),在Laplace小波相關(guān)濾波法的基礎(chǔ)上,將原有的Laplace小波建模擴(kuò)展為多種小波參數(shù)化建模,提出了基于最大相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則的瞬態(tài)成分建模與參數(shù)辨識(shí)方法。模型包括單瞬態(tài)成分模型和周期性多瞬態(tài)成分模型,因此方法除提取瞬態(tài)沖擊響應(yīng)成分的自身參數(shù)之外,還可提取反映故障類型或者故障位置的周期參數(shù)。對(duì)仿真信號(hào)以及軸承和齒輪實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)的應(yīng)用驗(yàn)證了該方法對(duì)軸承和齒輪故障特征提取的有效性和適用性。 針對(duì)變工況下機(jī)械設(shè)備故障診斷問題,提出基于最小二乘法的瞬態(tài)成分建模與參數(shù)辨識(shí)方法。方法中,雙邊不對(duì)稱參數(shù)化建模,能用于分析多種機(jī)械零部件故障診斷分析;迭代提取瞬態(tài)成分,并運(yùn)用Wigner-Ville分布表示在時(shí)頻平面上,既保證了較高的時(shí)頻聚集性,又避免了瞬態(tài)成分之間的交叉項(xiàng)。 本文基于瞬態(tài)沖擊響應(yīng)成分建模與參數(shù)辨識(shí)方法研究,確定了兩種基于參數(shù)辨識(shí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備關(guān)鍵部件在局部故障下的狀態(tài)特征提取的有效方法,對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷具有一定的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。
[Abstract]:When some parts such as bearing, gear and other parts in mechanical system appear exfoliation, crack and other local faults, the transient shock response component appears in the vibration signal during operation, and its characteristic waveform will change with the development of damage degree. It is one of the key problems in fault diagnosis of mechanical equipment to extract the transient impulse response components from vibration signals which reflect the local faults of components. This paper is based on "Research on feature Enhancement Detection and diagnosis method of minor Local Fault of rotating equipment under variable working conditions" (Grant No.: 50905121) and "bearing based on transient Vibration feature Identification" of National Natural Science Foundation of China (Grant No. 50905121) Research on quantitative diagnosis of partial faults "Jiangsu Natural Science Foundation Project (Grant No.: BK2010225m), aimed at fault diagnosis of rotating machinery and equipment," Taking two typical parts of rolling bearing and gear in rotating machinery as an example, a method of extracting impulse response components for transient component modeling and parameter identification is proposed, and the related problems are studied in theory and application respectively. Firstly, the characteristics of vibration signal of bearing and gear in local fault are analyzed, and the vibration test and vibration signal collection of bearing and gear under local fault are carried out to ensure that the theoretical research work is based on experimental verification. The experimental objects include two kinds of typical parts of rotary machinery, such as roller bearing and gear, including cylindrical roller bearing and deep groove ball bearing. According to the characteristics of the transient impulse response caused by the fault of rotating machinery parts, the original Laplace wavelet modeling is extended to a variety of wavelet parametric modeling based on the Laplace wavelet correlation filtering method. A method of transient component modeling and parameter identification based on maximum correlation coefficient criterion is proposed. The model consists of a single transient component model and a periodic multiple transient component model. Therefore, in addition to extracting the parameters of the transient impulse response component, the periodic parameters reflecting the fault type or fault location can also be extracted. The validity and applicability of this method to the fault feature extraction of bearing and gear are verified by the application of simulation signal and vibration signal of bearing and gear. A method of transient component modeling and parameter identification based on least square method is proposed to solve the problem of mechanical equipment fault diagnosis under variable working conditions. In the method, the bilateral asymmetric parametric modeling can be used to analyze the fault diagnosis and analysis of various mechanical parts, to extract the transient components iteratively, and to use the Wigner-Ville distribution to represent the transient components in the time-frequency plane, which ensures the high time-frequency aggregation. In addition, the crossover between transient components is avoided. Based on the research of transient shock response component modeling and parameter identification, two effective methods for extracting the state characteristics of the key components of rotating machinery under local faults are established in this paper. It has certain theoretical significance and practical value for rotating machinery fault diagnosis.
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(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)：1853280