本文關(guān)鍵詞：基于振動(dòng)信號(hào)分析法的滾動(dòng)軸承故障診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械最常用的機(jī)械部件,目前對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷領(lǐng)域的研究已掀起一股熱潮,理論技術(shù)發(fā)展迅猛,研究成果層出不窮。而利用振動(dòng)信號(hào)處理技術(shù)對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷是比較理想的途徑,本課題便是對(duì)基于振動(dòng)信號(hào)處理法的滾動(dòng)軸承故障診斷展開研究,詳細(xì)闡述了信號(hào)去噪、峭度指標(biāo)、小波理論、小波包能量分布等理論。提出了倆種信號(hào)處理方法用于故障診斷,方法一,提出結(jié)合峭度、小波及包絡(luò)譜分析的方法用于滾動(dòng)軸承故障診斷；方法二,結(jié)合小波包分頻能量法和包絡(luò)譜分析用于滾動(dòng)軸承故障診斷。本文內(nèi)容和結(jié)論如下： 1.論述了滾動(dòng)軸承的故障分類、故障機(jī)理及產(chǎn)生成因,指出特征頻率的計(jì)算方法,然后從時(shí)域、頻域及時(shí)頻域分析幾個(gè)方面對(duì)振動(dòng)處理方法進(jìn)行了討論。發(fā)現(xiàn)一些時(shí)域指標(biāo)特別是峭度對(duì)滾動(dòng)軸承早期故障比較敏感,并可以用來對(duì)信號(hào)進(jìn)行早期處理從而判斷故障。 2.對(duì)比研究了幾種時(shí)頻域分析方法在處理非平穩(wěn)信號(hào)中的應(yīng)用,指出各自存在的缺點(diǎn),突顯了小波技術(shù)在故障診斷方面的強(qiáng)有效。同時(shí)針對(duì)非平穩(wěn)的滾動(dòng)軸承信號(hào)特點(diǎn),利用小波包分解和能量分析法研究不同頻段信號(hào)的特征,快速分離出了有代表性的頻段信號(hào),蘊(yùn)含充足故障信息,加強(qiáng)了振動(dòng)能量的集中,縮減了工程分析及計(jì)算量。 3.結(jié)合滾動(dòng)軸承試驗(yàn)臺(tái)的數(shù)據(jù),針對(duì)軸承四種運(yùn)行模式下的振動(dòng)信號(hào),提出結(jié)合峭度分析、小波分解及Hilbert包絡(luò)譜分析的方法,對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、故障提取及識(shí)別,最終通過試驗(yàn)驗(yàn)證,此種技術(shù)能有效的識(shí)別滾動(dòng)軸承各異的故障特征及類型。 4.鑒于小波分析不能更細(xì)致的劃分信號(hào)頻段,同時(shí)采用結(jié)合小波包分解、分頻段能量計(jì)算及希爾伯特包絡(luò)譜分析的方法,針對(duì)滾動(dòng)軸承四種不同運(yùn)行模式振動(dòng)信號(hào),對(duì)其進(jìn)行能量計(jì)算、故障提取,這種技巧對(duì)周期沖擊類的故障信息加強(qiáng),快速定位富含故障信息的代表性頻段。最后通過試驗(yàn)驗(yàn)證,此方法可以強(qiáng)有力的提取不同故障特征。 通過理論證明和試驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)合小波變換等理論的技術(shù),可以強(qiáng)有效地對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障分析識(shí)別,在振動(dòng)信號(hào)處理方面值得更深入研究。
【關(guān)鍵詞】：滾動(dòng)軸承 故障診斷 振動(dòng)信號(hào) 小波分析 分頻段能量計(jì)算 包絡(luò)譜分析
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TH133.33;TH165.3
【目錄】：

• 摘要8-9
• Abstract9-11
• 插圖索引11-12
• 附表索引12-13
• 第1章 緒論13-20
• 1.1 選題背景及意義13-14
• 1.2 滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 國(guó)外研究狀況14-15
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究狀況15-17
• 1.3 滾動(dòng)軸承故障診斷的內(nèi)容17-18
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容與安排18-20
• 第2章 滾動(dòng)軸承振動(dòng)原理與故障成因分析20-27
• 2.1 滾動(dòng)軸承故障的成因和外在表現(xiàn)21-22
• 2.1.1 滾動(dòng)軸承的故障成因21
• 2.1.2 滾動(dòng)軸承的故障呈現(xiàn)形式21-22
• 2.2 常用的滾動(dòng)軸承故障診斷法分類22-23
• 2.3 滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的采集23-24
• 2.4 滾動(dòng)軸承振動(dòng)理論及特征頻率計(jì)算24-26
• 2.4.1 滾動(dòng)軸承的故障成因24-25
• 2.4.2 故障軸承的特征頻率計(jì)算25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 振動(dòng)信號(hào)分析法及小波分析27-39
• 3.1 時(shí)域分析方法27-29
• 3.1.1 有量綱指標(biāo)和無量綱指標(biāo)27-28
• 3.1.2 常用時(shí)域分析方法28-29
• 3.2 頻域分析方法29-30
• 3.3 時(shí)頻域分析方法30-33
• 3.3.1 短時(shí)傅立葉變換31
• 3.3.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法(EMD)31-32
• 3.3.3 小波分析32-33
• 3.4 小波理論基本原理及算法33-35
• 3.4.1 小波函數(shù)33
• 3.4.2 離散小波變換33-34
• 3.4.3 小波分解的Mallat算法34-35
• 3.5 小波包理論原理及算法35-38
• 3.5.1 小波包原理36
• 3.5.2 小波包的分解與重構(gòu)算法36-37
• 3.5.3 Hilbert包絡(luò)分析37-38
• 3.6 本章小結(jié)38-39
• 第4章 小波及小波包技術(shù)用于故障診斷研究39-48
• 4.1 小波用于信號(hào)去噪的研究39-41
• 4.2 基于小波包分解頻段的能量分布研究41-44
• 4.2.1 小波包能量法的分析41-42
• 4.2.2 小波包能量分布實(shí)例研究42-43
• 4.2.3 小波包能量算法43-44
• 4.3 小波包分解的頻段錯(cuò)位算法研究44-45
• 4.4 結(jié)合峭度指標(biāo)、小波分解和Hilbert包絡(luò)譜分析的算法研究45-46
• 4.5 結(jié)合小波包、頻段能量分布和Hilbert包絡(luò)譜分析的算法研究46-47
• 4.6 本章小結(jié)47-48
• 第5章 滾動(dòng)軸承故障診斷實(shí)例研究48-68
• 5.1 滾動(dòng)軸承故障診斷的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)48-50
• 5.1.1 試驗(yàn)臺(tái)設(shè)計(jì)48-49
• 5.1.2 數(shù)據(jù)采集49
• 5.1.3 MATAB運(yùn)行環(huán)境簡(jiǎn)介49-50
• 5.2 基于MATLAB的小波包絡(luò)分析的函數(shù)程序分析50-51
• 5.3 方法一結(jié)合峭度和小波-Hilbert包絡(luò)譜的診斷實(shí)例研究51-57
• 5.3.1 時(shí)域峭度分析52-53
• 5.3.2 小波分解變換53-54
• 5.3.3 包絡(luò)譜分析54-57
• 5.4 方法二結(jié)合小波包、分頻能量法及Hilbert包絡(luò)譜分析的實(shí)例研究57-66
• 5.4.1 滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障的診斷57-62
• 5.4.2 滾動(dòng)軸承外圈故障的診斷62-65
• 5.4.3 滾動(dòng)軸承滾動(dòng)體故障的診斷65-66
• 5.5 方法的對(duì)比和可行性分析66
• 5.6 本章小結(jié)66-68
• 結(jié)論與展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 致謝74-75
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄75

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王冬云;張文志;張建剛;;小波包能量譜在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[J];軸承;2010年11期

2 王楠,孫鳳久,陳長(zhǎng)征;基于小波分析的低速重載軸承故障診斷[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào);2005年01期

3 樊可清,王玲,陳保平;基于小波分析的工程信號(hào)調(diào)制解調(diào)方法及其應(yīng)用[J];電子與信息學(xué)報(bào);2001年08期

4 韓永杰;郝偉;董辛e，

本文編號(hào)：284501