【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步與現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，機(jī)械設(shè)備不斷向大型、復(fù)雜、高速、高效及重載的方向發(fā)展，其工作和運(yùn)行環(huán)境也更加復(fù)雜和苛刻。一旦設(shè)備的關(guān)鍵部件發(fā)生故障，就可能發(fā)生連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致整臺(tái)設(shè)備甚至整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程被破壞，這不僅會(huì)增加企業(yè)的維護(hù)成本，降低企業(yè)的生產(chǎn)效率，還可能造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，甚至導(dǎo)致嚴(yán)重的人員傷亡，產(chǎn)生不良的社會(huì)影響。 機(jī)械系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，部件繁多，為了完整地獲得機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，通常采用多測(cè)點(diǎn)、多傳感器的采集方式，但每個(gè)傳感器采集到的振動(dòng)信號(hào)往往是各個(gè)部件振動(dòng)的綜合反映，且各部件到傳感器的傳遞路徑的不確定性也增加了信號(hào)的復(fù)雜程度。如果能夠利用信號(hào)的某些特性有效地分離出各個(gè)振源信號(hào)，有利于準(zhǔn)確地進(jìn)行特征提取和狀態(tài)識(shí)別。基于循環(huán)平穩(wěn)模型對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的普適性，利用結(jié)合循環(huán)統(tǒng)計(jì)量理論的盲分離算法來(lái)發(fā)現(xiàn)淹沒(méi)在較強(qiáng)背景噪聲或其他干擾信號(hào)之中的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征，無(wú)疑是一個(gè)很有前景的研究方向。本文以滾動(dòng)軸承為研究對(duì)象，以循環(huán)平穩(wěn)為主要分析基礎(chǔ)，深入研究和發(fā)展基于循環(huán)平穩(wěn)的故障特征提取技術(shù)的新方法，及其在滾動(dòng)軸承故障特征提取中的應(yīng)用，包括以下幾個(gè)方面的內(nèi)容： (1)從理論分析與工程應(yīng)用的角度出發(fā)，闡述了論文的選題背景和研究意義。分析了滾動(dòng)軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷、旋轉(zhuǎn)機(jī)械的循環(huán)平穩(wěn)機(jī)理、基于循環(huán)平穩(wěn)的故障診斷技術(shù)、盲信號(hào)處理等方面的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，總結(jié)了目前研究中需要解決的問(wèn)題，確立了本文的研究?jī)?nèi)容。 (2)介紹了本文所用特征提取方法的理論基礎(chǔ)—循環(huán)平穩(wěn)理論，討論了二階循環(huán)統(tǒng)計(jì)量的數(shù)學(xué)描述和實(shí)際意義。給出了滾動(dòng)軸承點(diǎn)蝕故障信號(hào)模型，由二階循環(huán)統(tǒng)計(jì)量的定義出發(fā)，經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)推導(dǎo)得到滾動(dòng)軸承各類(lèi)型點(diǎn)蝕故障的二階循環(huán)平穩(wěn)特性。 (3)針對(duì)機(jī)械領(lǐng)域參考信號(hào)難以獲得的問(wèn)題，提出了利用信號(hào)展現(xiàn)的循環(huán)平穩(wěn)特性，將觀測(cè)信號(hào)本身作為參考信號(hào)的循環(huán)維納濾波器。將觀測(cè)信號(hào)的一組頻移形式作為新的輸入，以觀測(cè)信號(hào)作為期望輸出，經(jīng)過(guò)一個(gè)濾波器組后，能有效地降低噪聲信號(hào)能量。仿真分析和軸承加速疲勞壽命試驗(yàn)結(jié)果表明，，所提的循環(huán)維納濾波器能夠有效地降低噪聲干擾，提取淹沒(méi)在較強(qiáng)背景噪聲下的軸承微弱故障特征。 (4)在介紹了盲分離的數(shù)學(xué)描述基礎(chǔ)上，著重討論了盲分離在工程應(yīng)用中的實(shí)際問(wèn)題，包括源數(shù)目的估計(jì)方法、消除觀測(cè)信號(hào)噪聲干擾、盲分離存在的幅值和排序不確定性問(wèn)題等。 (5)假設(shè)多個(gè)有故障的滾動(dòng)軸承以卷積方式混合，利用軸承展現(xiàn)的二階循環(huán)平穩(wěn)特性，提出了基于循環(huán)平穩(wěn)的卷積混合頻域盲分離方法。利用STFT將時(shí)域的卷積混合轉(zhuǎn)基于循環(huán)平穩(wěn)和盲源分離的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法研究I化為每個(gè)頻率點(diǎn)的瞬時(shí)混合問(wèn)題，通過(guò)聯(lián)合對(duì)角化混合信號(hào)的譜相關(guān)密度矩陣，得到頻域的分離矩陣，用其脈沖響應(yīng)函數(shù)，對(duì)觀測(cè)信號(hào)進(jìn)行濾波，得到的分離信號(hào)是源信號(hào)的可靠估計(jì)。利用循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的譜相干特性，解決了頻域盲分離排序不確定性的問(wèn)題。 (6)針對(duì)實(shí)際中測(cè)得的齒輪箱信號(hào)，考慮到軸承故障信號(hào)會(huì)受到齒輪嚙合頻率的影響，提出了齒輪箱綜合故障診斷方法。設(shè)計(jì)了齒輪減速箱典型故障模擬試驗(yàn)臺(tái)，在該試驗(yàn)臺(tái)測(cè)試了多組不同工況下，多種軸承故障類(lèi)型組合的振動(dòng)數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)分析，驗(yàn)證了卷積混合盲分離方法應(yīng)用在多個(gè)有缺陷軸承的齒輪箱故障分離與診斷中的有效性。
【圖文】：

圖 1-1 齒輪箱振動(dòng)信號(hào)盲分離Fig.1-1 Blind Separation of Gearbox Vibration signals結(jié)，國(guó)內(nèi)外針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷都展開(kāi)了廣一定的成果。由于旋轉(zhuǎn)機(jī)械固有的循環(huán)平穩(wěn)特性，使我們對(duì)定的先驗(yàn)知識(shí)。如果能在循環(huán)平穩(wěn)理論框架內(nèi)分析旋轉(zhuǎn)機(jī)械手研究其循環(huán)平穩(wěn)機(jī)理，旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)特性將得到更加真如何將旋轉(zhuǎn)機(jī)械的循環(huán)平穩(wěn)特性作為理論基礎(chǔ)，發(fā)展新的特旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)的重要內(nèi)容。作與總體框架提出

50001000015000數(shù)據(jù)長(zhǎng)度0 1 0.02循環(huán)頻率估計(jì)誤圖 3-11 循環(huán)頻率估計(jì)誤差和數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的影響Fig.3-11 Impact of Cyclic Frequency Error and Length of Data證速疲勞壽命試驗(yàn)速疲勞壽命試驗(yàn)臺(tái)壽命試驗(yàn)臺(tái)采用杭州軸承試驗(yàn)研究中心提供的 ABLT-1A 3-12 所示。該試驗(yàn)臺(tái)主要由試驗(yàn)頭、試驗(yàn)頭座、傳動(dòng)系算機(jī)控制系統(tǒng)、測(cè)試及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)組成。它能夠同時(shí)安。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TH165.3;TH133.33

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2551797