本文關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承復(fù)合故障信號(hào)檢測(cè)技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：滾動(dòng)軸承是在各種機(jī)器中應(yīng)用廣泛的標(biāo)準(zhǔn)件之一，而且軸承故障是造成機(jī)器故障的主要原因之一。由滾動(dòng)軸承中的單點(diǎn)故障所產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)已經(jīng)得到了廣泛的研究，而且已經(jīng)提出了強(qiáng)有力的診斷方法。但是滾動(dòng)軸承在使用過(guò)程中，隨著運(yùn)行時(shí)間的增加以及運(yùn)行環(huán)境的改變，滾動(dòng)軸承往往會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)以上的故障即滾動(dòng)軸承的復(fù)合故障。復(fù)合故障并不是多個(gè)單一故障的簡(jiǎn)單疊加，而是多種故障特征的耦合，使得復(fù)合故障振動(dòng)信號(hào)變得復(fù)雜化。因此，對(duì)滾動(dòng)軸承復(fù)合故障信號(hào)的檢測(cè)技術(shù)研究成為亟需攻克的難題。 論文在對(duì)滾動(dòng)軸承復(fù)合故障信號(hào)特征的研究基礎(chǔ)之上，提出基于欠定盲源分離的共振稀疏分解方法。在對(duì)復(fù)合故障信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)之前，先利用基于局部均值分解方法將復(fù)合故障信號(hào)分解到不同的通道中，即對(duì)耦合故障信號(hào)進(jìn)行解耦，，再利用共振稀疏分解方法對(duì)不同通道中的故障信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)。 論文通過(guò)建立滾動(dòng)軸承系統(tǒng)外滾道與滾動(dòng)體剝落的復(fù)合故障理論模型、內(nèi)滾道與滾動(dòng)體剝落的復(fù)合故障理論模型，分析了滾動(dòng)軸承元件表面存在兩個(gè)不同損傷點(diǎn)時(shí)的振動(dòng)信號(hào)的調(diào)制特征。 論文提出基于局部均值分解的欠定盲源分離方法，解決滾動(dòng)軸承復(fù)合故障單通道振動(dòng)信號(hào)的欠定盲源問(wèn)題。首先利用局部均值（LMD）分解對(duì)復(fù)合故障的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，得到包含不同故障信息的生產(chǎn)函數(shù)（PF），然后用獨(dú)立分量分析方法對(duì)得到的PF分量進(jìn)行盲源分離，最后得到含有不同故障源的相互獨(dú)立的信號(hào)。 論文對(duì)影響共振稀疏分解方法的稀疏程度的因素進(jìn)行了研究，使之更加有效地對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)。通過(guò)研究品質(zhì)因子相關(guān)性以及權(quán)重比例系數(shù)對(duì)共振稀疏分解稀疏程度的影響后，提出了使分解結(jié)果得到最稀疏狀態(tài)的優(yōu)化方案，并且將優(yōu)化之后的共振稀疏分解方法應(yīng)用到復(fù)合故障模擬信號(hào)的檢測(cè)中。 本文對(duì)應(yīng)用廣泛的深溝球軸承進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究。首先利用電火花加工出三組不同的滾動(dòng)軸承復(fù)合故障，然后利用本文提出的信號(hào)檢測(cè)方法對(duì)故障軸承進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法不僅可以對(duì)滾動(dòng)軸承復(fù)合故障的耦合信號(hào)進(jìn)行分離而且可以有效的檢測(cè)出不同的故障成分。論文最后與小波分析和EMD分析方法進(jìn)行了對(duì)比研究，對(duì)比結(jié)果表明小波分析和EMD分析方法只能檢測(cè)出一種故障成分，而本文的方法不僅可以全面對(duì)故障進(jìn)項(xiàng)檢測(cè)，并且信噪比更高。
【關(guān)鍵詞】：滾動(dòng)軸承 復(fù)合故障 欠定盲源 共振稀疏分解 沖擊提取
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)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4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題的研究背景和意義9
• 1.2 滾動(dòng)軸承故障診斷研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 滾動(dòng)軸承復(fù)合故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.2 滾動(dòng)軸承復(fù)合故障信號(hào)檢測(cè)面臨的問(wèn)題11-13
• 1.3 基于共振的信號(hào)稀疏分解及應(yīng)用13-14
• 1.3.1 基于共振的信號(hào)稀疏分解在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用13-14
• 1.3.2 共振稀疏分解在應(yīng)用中存在的問(wèn)題14
• 1.4 課題主要研究?jī)?nèi)容14-16
• 第2章 滾動(dòng)軸承復(fù)合故障信號(hào)特征分析16-26
• 2.1 滾動(dòng)軸承常見復(fù)合故障16-17
• 2.2 滾動(dòng)軸承的振動(dòng)特性17
• 2.3 滾動(dòng)軸承復(fù)合故障信號(hào)調(diào)制特征17-25
• 2.3.1 外滾道剝落與滾動(dòng)體剝落的復(fù)合故障理論模型18-22
• 2.3.2 內(nèi)滾道剝落與滾動(dòng)體剝落的復(fù)合故障理論模型22-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于欠定盲源分離的共振稀疏分解方法26-48
• 3.1 基于局部均值分解的欠定盲源分離26-31
• 3.1.1 局部均值分解方法26-28
• 3.1.2 局部均值分量的盲源分離28-30
• 3.1.3 獨(dú)立故障特征分量的選擇30-31
• 3.2 共振稀疏分解的稀疏程度研究31-40
• 3.2.1 滾動(dòng)軸承故障信號(hào)的共振稀疏分解31
• 3.2.2 品質(zhì)因子的相關(guān)性對(duì)稀疏程度的影響31-34
• 3.2.3 權(quán)重系數(shù)對(duì)稀疏程度的影響34-38
• 3.2.4 信號(hào)分解的稀疏程度評(píng)價(jià)指標(biāo)38-40
• 3.3 基于欠定盲源分離的共振稀疏分解方法40-41
• 3.4 滾動(dòng)軸承模擬故障信號(hào)分解41-47
• 3.4.1 滾動(dòng)軸承內(nèi)、外滾道復(fù)合故障模擬信號(hào)41-42
• 3.4.2 模擬復(fù)合故障信號(hào)的欠定盲源分離42-44
• 3.4.3 共振稀疏分解參數(shù)確定44-45
• 3.4.4 結(jié)果分析45-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第4章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及結(jié)果分析48-72
• 4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和實(shí)驗(yàn)對(duì)象48-50
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)及實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)48-49
• 4.1.2 實(shí)驗(yàn)對(duì)象49-50
• 4.3 滾動(dòng)軸承復(fù)合故障實(shí)例分析50-69
• 4.3.1 內(nèi)滾道與外滾道復(fù)合故障實(shí)例分析50-56
• 4.3.2 內(nèi)滾道與滾動(dòng)體復(fù)合故障實(shí)例分析56-63
• 4.3.3 外滾道與滾動(dòng)體復(fù)合故障實(shí)例分析63-69
• 4.4 與其它常用滾動(dòng)軸承故障信號(hào)檢測(cè)方法的比較69-71
• 4.4.1 與小波分析的比較69-70
• 4.4.2 與 EMD 分析的比較70-71
• 4.5 本章小結(jié)71-72
• 結(jié)論72-74
• 參考文獻(xiàn)74-78
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果78-80
• 致謝80

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

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  本文關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承復(fù)合故障信號(hào)檢測(cè)技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：325703