【摘要】： 本文旨在比較各種時頻分析方法在齒輪和滾動軸承故障特征提取中的效果,找出適宜的特征提取方法。為此,建立了齒輪箱故障實(shí)驗裝置,模擬了不同的齒輪故障和滾動軸承故障,介紹了齒輪和滾動軸承特征頻率的分布特點(diǎn)和計算方法。 文中首先通過時域和頻域指標(biāo)對正常與故障信號進(jìn)行比較。再通過包絡(luò)解調(diào)分析和倒頻譜分析對故障信號進(jìn)行特征提取,通過分析得出包絡(luò)譜利用希爾波特變換能將與故障有關(guān)的信號從高頻調(diào)制信號中提取出來,從而避免了與其它低頻信號干擾的混淆,對調(diào)制信號的解調(diào)具有較好的效果。倒頻譜通過傅立葉變換能使原來譜圖上成族的邊頻譜線簡化為倒頻譜上的單根譜線,從而使頻譜中的復(fù)雜周期成分變得清晰易辨。對于分析具有多成分邊頻的復(fù)雜信號,能夠找出功率譜上不易發(fā)現(xiàn)的問題,具有較好的效果。 在實(shí)際工程應(yīng)用中,大量的信號都是非平穩(wěn)和非線性的隨機(jī)信號。本論文所研究的齒輪箱在故障狀態(tài)下所產(chǎn)生的信號是非平穩(wěn)的隨機(jī)信號,針對齒輪箱在工作過程中易出現(xiàn)的斷齒故障,在轉(zhuǎn)速、負(fù)載、測點(diǎn)位置變化的情況下,利用短時傅立葉變換、Choi—Williams分布分別對上述信號進(jìn)行了特征提取。比較了各種因素影響下的效果,得到上述方法對于提取齒輪故障的特征信息雖然直觀,但是效果并不理想。 本文又選用斷齒、齒面磨損、滾動軸承外圈和內(nèi)圈劃痕故障信號,分別利用小波變換和EMD方法分解進(jìn)行分解,再通過包絡(luò)譜和邊際譜進(jìn)行特征提取,將兩者的效果進(jìn)行比較。得出對于齒輪故障,利用小波分解以后作包絡(luò)譜進(jìn)行特征提取得到了較好的效果,利用EMD分解以后作邊際譜效果沒有前者的好。但是對于滾動軸承的內(nèi)圈和外圈劃痕故障,利用上述的兩種方法進(jìn)行特征提取,效果都不理想。 針對Wigner分布對多分量信號存在交叉項的問題,利用基于EMD的Wigner分布方法對數(shù)字仿真振動信號進(jìn)行驗證,得到此方法對交叉項的抑制效果很好。同時利用基于局部Hilbert邊際譜的方法對滾動軸承內(nèi)圈和外圈劃痕故障信號進(jìn)行特征提取,達(dá)到比較好的效果。
【圖文】：

減速器的上蓋靠近軸承座處，用來采集齒輪箱的振動加速度信號;把渦流傳感器置于齒輪箱輸入軸軸端凸臺側(cè)面，用來采集主動齒輪1的轉(zhuǎn)速，，其測試系統(tǒng)及傳感器測點(diǎn)具體布置情況如圖2一l所示:

速等因素的變化比較敏感。用無量綱參數(shù)來判斷故障基本上不受轉(zhuǎn)速和載荷等因素響，無需考慮相對標(biāo)準(zhǔn)值或與以前的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。另外，它們不受信號絕對水平響，所以即使測點(diǎn)同以往的地方略有變動，也不致對診斷結(jié)果產(chǎn)生太大的影響。經(jīng)到的無量綱特征參數(shù)有峰值因子(CrestFactor)、峭度(K盯tosis)、裕度系數(shù)(L沖因子(J)等[’31。利用時域參數(shù)可以快速實(shí)現(xiàn)對設(shè)備簡易診斷，即判斷是否存在故故常用于對齒輪或滾動軸承的在線監(jiān)測。3.2頻域分析分析故障類型、故障位置以及故障嚴(yán)重程度時，需要對齒輪的振動信號進(jìn)行頻析，根據(jù)頻譜圖中的頻率成分以及各有關(guān)頻率成分的幅值大小進(jìn)行進(jìn)一步診斷。例齒輪的振動信號分析中，常用到的頻域參數(shù)有重心頻率FC、均方頻率MSF、均方根RMSF、頻率方差VF、頻率標(biāo)準(zhǔn)差RvF等f’41。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：TH132.41

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