【摘要】：軸承是現(xiàn)代機械系統(tǒng)中相當(dāng)重要的一類部件,其工作環(huán)境十分惡劣,使得軸承在運行時很容易發(fā)生故障。并且隨著現(xiàn)代機械系統(tǒng)朝著大型化、精密化、高速化方向發(fā)展,軸承故障對整個系統(tǒng)的影響逐漸變大。因此,軸承故障診斷技術(shù)變得日趨重要。由于振動信號與軸承故障有直接相關(guān)性,并且基于振動信號的軸承故障診斷方法有診斷速度快、操作簡單、可靠性強等優(yōu)點。因此,該故障診斷方法以成為當(dāng)前軸承故障診斷方法研究的熱點之一。 首先針對軸承故障振動信號頻率成分復(fù)雜的特點,采用時域分析方法中的概率密度、有效值、峰值和峭度四種參數(shù)和頻域中的功率譜方法分析該振動信號用以監(jiān)測軸承的運行狀態(tài),判斷軸承是否發(fā)生故障。 之后針對時域分析方法無法診斷出軸承故障類型以及傳統(tǒng)共振解調(diào)方法中的帶通濾波器的通帶較難選擇的問題,采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和希爾伯特譜分析的共振解調(diào)的方法分析振動信號。先將信號分解成為多個本征模態(tài)函數(shù)之和,然后對于原振動信號相關(guān)性大的本征模態(tài)函數(shù)進行希爾伯特譜分析以求其包絡(luò)譜,提取其故障特征頻率。 最后以美國凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)中心的故障數(shù)據(jù)為分析對象,對其進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。實驗結(jié)果表明將時域參數(shù)分析中的峭度與其他三種時域參數(shù)分析結(jié)合可以很好地判斷軸承是否發(fā)生故障,而共振解調(diào)方法能夠診斷出軸承三種表面損傷類故障中的早期外圈和內(nèi)圈故障。
[Abstract]:Bearing is a very important part in modern mechanical system, and its working environment is very bad. And with the development of modern mechanical system in the direction of large scale, precision and high speed, the influence of bearing fault on the whole system is gradually becoming greater. Therefore, bearing fault diagnosis technology has become increasingly important. Because of the direct correlation between vibration signal and bearing fault, the method of bearing fault diagnosis based on vibration signal has the advantages of fast diagnosis speed, simple operation, strong reliability and so on. Therefore, the fault diagnosis method has become one of the hotspots in the research of bearing fault diagnosis. Firstly, aiming at the complex frequency component of bearing fault vibration signal, the probability density and effective value in time domain analysis method are adopted. The four parameters of peak and kurtosis and the power spectrum method in frequency domain are used to analyze the vibration signal to monitor the running state of the bearing and to judge whether the bearing is in trouble or not. Then the time domain analysis method can not diagnose the bearing fault type and the traditional resonance demodulation method, which is difficult to select the passband of the band-pass filter. The resonance demodulation method based on empirical mode decomposition and Hilbert spectrum analysis is used to analyze the vibration signal. Firstly, the signal is decomposed into the sum of several intrinsic mode functions, and then the Hilbert spectrum analysis is carried out for the intrinsic mode function with high correlation of the original vibration signal to obtain its envelope spectrum, and the fault characteristic frequency is extracted. Finally, taking the fault data of bearing data center of case Western Reserve University as the analysis object, the condition monitoring and fault diagnosis are carried out. The experimental results show that the kurtosis in the time domain parameter analysis can be combined with the other three time domain parameter analysis to judge whether the bearing is in trouble or not. The resonance demodulation method can diagnose the early faults of outer ring and inner ring in three kinds of surface damage faults of bearing.
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TH165.3

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