【摘要】： 滾動軸承是旋轉機械中應用最廣泛、也是最易損壞的關鍵零部件之一,對其進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷有著廣泛的經(jīng)濟和社會效益。聲發(fā)射(acoustic emissionAE)技術應用于滾動軸承的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷相對于目前普遍采用的振動法有著許多優(yōu)越性。 本文借鑒基于振動信號的滾動軸承故障診斷時頻分析的成功經(jīng)驗,將各種典型的時頻分析方法引入滾動軸承的聲發(fā)射故障診斷領域,開展基于聲發(fā)射技術的滾動軸承故障診斷時頻分析方法的研究。工作主要包括以下四個方面:(1)開發(fā)了聲發(fā)射數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),與滾動軸承故障實驗臺和SWAES全波形聲發(fā)射檢測儀配套,形成了滾動軸承故障全波形聲發(fā)射檢測系統(tǒng)。進行了滾動軸承典型故障的聲發(fā)射試驗,并分析了滾動軸承故障引發(fā)的AE信號的特點及特征提取原理。(2)分別發(fā)展了滾動軸承故障AE信號的STFT(Gabor變換)分析法、WVD分析法、小波尺度譜(小波再分配尺度譜)分析法,研究表明這些方法均能有效提取AE信號的特征以及反映AE信號中所蘊藏的特征信息,其二維、三維時頻譜能準確描述滾動軸承故障引發(fā)的聲發(fā)射事件,直觀地表征AE信號中各個脈沖的數(shù)目、強度、在時頻面上的分布及頻率組成等。(3)提出了滾動軸承故障AE信號的小波包特征提取分析法,解決了從噪聲污染嚴重、數(shù)據(jù)量大以及頻率范圍寬的實測AE信號中提取特征信號困難的難題,并能實現(xiàn)滾動軸承故障位置的精密診斷。(4)構造了適于滾動軸承故障AE信號特征提取的小波函數(shù),該小波函數(shù)比目前普遍采用的Daubechies小波有著更好的使用效果,提高了滾動軸承故障AE信號小波分析的有效性和準確性。這些研究工作不僅能提高滾動軸承早期故障預報、診斷的效率和精度,而且有益于促進滾動軸承AE信號波形分析技術的發(fā)展。
【圖文】：

圖2.2SWAES全波形聲發(fā)射檢測儀實物圖Fig.2.2Substaneediagramofthes認人ESfull一waveformAEdeteetinginstrum認人ES全波形聲發(fā)射檢測儀的主要構件有:諧振頻率為150kHz、的SR15聲發(fā)射傳感器，20MHz同步4通道模擬量輸入的9812數(shù)據(jù)寬為0.02一ZMHz、增益為40dB的隊I前置放大器，頻率范圍為20

處理方法進行后續(xù)的更加深入的信號分析。采集數(shù)據(jù)時，首先設置采樣頻率、采樣通道、采樣時間等參數(shù)，然后按“初始化”一“開始采樣”一“開始保存”一“數(shù)據(jù)轉換”的流程進行數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的用戶界面如圖2.3所示。驟蠕粵鼎辮卿瓢吟嚴哪黔臀臀卿價郡粵}圖2.3聲發(fā)射數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)軟件界面 Fig.2.3SoftwareinterfaeeofAEdataeolleetionsystem2.4滾動軸承故障實驗臺和實驗方案2.4.1滾動軸承故障實驗臺
【學位授予單位】：湖南科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：TH133.33

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