滾動(dòng)軸承是工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中使用最普遍、最為關(guān)鍵，同時(shí)也是最容易損壞的機(jī)械零部件之一。許多旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障都與滾動(dòng)軸承的狀態(tài)有關(guān)，軸承的好壞對(duì)機(jī)器工作狀況的影響極大，所以對(duì)軸承進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè)與故障診斷是十分有必要的。 本文通過大量的文獻(xiàn)資料閱讀，在對(duì)軸承振動(dòng)檢測(cè)以及故障診斷技術(shù)的發(fā)展、現(xiàn)狀和趨勢(shì)有一個(gè)比較全面了解的基礎(chǔ)上，詳細(xì)分析了共振解調(diào)法的原理，并提出了利用譜線增強(qiáng)器消除信號(hào)噪音，提高故障譜線清晰度的技術(shù)手段。針對(duì)軸承信號(hào)是非平穩(wěn)信號(hào)的特點(diǎn)，本文引入了一種分析非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的有力工具——經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)，相比較傳統(tǒng)的共振解調(diào)法，該方法可以更準(zhǔn)確地獲取故障信息。接下來使用EMD獲取的故障信息，結(jié)合神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大的模式分類能力，通過大量的實(shí)驗(yàn)，獲得了采樣點(diǎn)數(shù)與檢測(cè)精度之間的關(guān)系。最后結(jié)合多種特征值，有效地提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各類故障的辨別能力。

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
第一章 緒論
    1.1 引言
        1.1.1 故障診斷技術(shù)的目的和任務(wù)
        1.1.2 故障診斷技術(shù)概述
    1.2 軸承故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 軸承故障監(jiān)測(cè)的方法
        1.2.2 軸承故障診斷的發(fā)展過程
        1.2.3 信號(hào)處理技術(shù)在軸承檢測(cè)中的應(yīng)用
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容
第二章 滾動(dòng)軸承的故障特征及振動(dòng)分析方法
    2.1 滾動(dòng)軸承的結(jié)構(gòu)和振動(dòng)類型
        2.1.1 滾動(dòng)軸承的旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)
        2.1.2 滾動(dòng)軸承的振動(dòng)
        2.1.3 滾動(dòng)軸承故障的常用時(shí)域參數(shù)
        2.1.4 滾動(dòng)軸承的固有振動(dòng)頻率
        2.1.5 滾動(dòng)軸承的故障特征頻率
    2.2 共振解調(diào)技術(shù)
        2.2.1 共振現(xiàn)象與共振解調(diào)原理
        2.2.2 共振解調(diào)法的數(shù)學(xué)模型
        2.2.3 包絡(luò)檢波與 Hilbert變換
        2.2.4 實(shí)例分析
    2.3 譜線增強(qiáng)器(ALE)
        2.3.1 基于線性組合器的自適應(yīng)譜線增強(qiáng)器
        2.3.2 基于高階統(tǒng)計(jì)量的 ALE算法
        2.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)
        2.3.4 實(shí)例分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
    3.1 非平穩(wěn)信號(hào)及解析信號(hào)
        3.1.1 非平穩(wěn)信號(hào)的概念
        3.1.2 解析信號(hào)及其瞬時(shí)頻率
    3.2 EMD分解方法
        3.2.1 本征模函數(shù)(IMF)
        3.2.2 EMD分解步驟
        3.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)分析
    3.3 EMD在軸承檢測(cè)中的應(yīng)用
    3.4 EMD方法的實(shí)質(zhì)及存在的問題
        3.4.1 EMD分解方法的實(shí)質(zhì)
        3.4.2 EMD分解存在的問題及解決方法
    3.5 本章小結(jié)
第四章 EMD結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合故障診斷
    4.1 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)概述
        4.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的現(xiàn)狀
        4.1.2 神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型
        4.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
        4.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類
    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)
        4.2.2 BP算法的數(shù)學(xué)表述
        4.2.3 BP網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
    4.3 EMD與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷
        4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征量提取
        4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測(cè)試
        4.3.3 故障狀態(tài)的進(jìn)一步識(shí)別
    4.4 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 今后技術(shù)展望
參考文獻(xiàn)
作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表及錄用論文
致謝



本文編號(hào)：3784165