本文關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承早期故障微弱信號(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)軸承是機(jī)械設(shè)備中應(yīng)用最廣泛的零部件之一，隨著機(jī)械設(shè)備精密化和復(fù)雜化程度增加，對(duì)滾動(dòng)軸承的精度和可靠性要求也越來越高。滾動(dòng)軸承的損傷，，即使是微小的損傷，都有可能影響整個(gè)設(shè)備正常功能的實(shí)現(xiàn)。因此滾動(dòng)軸承的故障信息檢測(cè)，特別是早期故障微弱信號(hào)檢測(cè)就顯得尤為重要。本文將共振稀疏分解（Resonance-based sparse signal decomposition，RSSD）這一新的信號(hào)分解方法應(yīng)用于滾動(dòng)軸承早期故障微弱信號(hào)檢測(cè)，獲得了良好的效果。 論文在滾動(dòng)軸承系統(tǒng)單自由度振動(dòng)模型的基礎(chǔ)上分析了滾動(dòng)軸承故障沖擊響應(yīng)的波形特點(diǎn)，提出了更接近實(shí)際情況的二自由度振動(dòng)模型。研究了解調(diào)頻帶的確定原則和故障信號(hào)調(diào)制特征。結(jié)合實(shí)際測(cè)得的故障軸承振動(dòng)信號(hào)，分析了滾動(dòng)軸承早期故障信號(hào)的組成成分以及這些成分的產(chǎn)生原因和處理方法。 論文研究了共振稀疏分解的主要參數(shù)對(duì)分解結(jié)果的影響規(guī)律，并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了共振稀疏分解法提取故障沖擊響應(yīng)的可行性。用高共振分量來擬合故障沖擊激起的持續(xù)振蕩，用低共振分量擬合振動(dòng)信號(hào)中的突兀部分（主要是故障沖擊脈沖響應(yīng)中有突躍變化的振蕩峰和噪聲信號(hào)中的尖峰），噪聲中幅值比較均勻的部分絕大多數(shù)包含在殘余分量當(dāng)中。 論文研究了滾動(dòng)軸承故障信號(hào)共振稀疏分解的參數(shù)確定，并提出了基于共振稀疏分解的故障信息提取方法。具體流程為：先根據(jù)振動(dòng)信號(hào)頻譜確定待解調(diào)的固有頻帶，再對(duì)其進(jìn)行共振稀疏分解，提取高低共振分量中待解調(diào)固有頻帶附近的子帶，然后分別對(duì)這些子帶求和得到主子帶，將高低共振分量的主子帶求和得到原始信號(hào)的主子帶。對(duì)三種主子帶包絡(luò)解調(diào)得到包絡(luò)信號(hào)，最后對(duì)各主子帶的包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行自相關(guān)處理并獲取包絡(luò)信號(hào)的自功率譜，自功率譜中的峰值將反映故障程度和發(fā)生故障的元件。 為了驗(yàn)證本文提出的故障信息提取方法的有效性，對(duì)不同故障類型和故障尺寸以及不同工況下的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了研究，并與包絡(luò)分析和小波分析進(jìn)行了對(duì)比研究。結(jié)果表明本文提出的基于共振稀疏分解的故障信息提取技術(shù)得到的頻譜毛刺更少，信噪比更高，并且該方法比傳統(tǒng)包絡(luò)分析和小波分析更能揭示故障沖擊響應(yīng)的振幅調(diào)制頻率。為滾動(dòng)軸承早期故障微弱信號(hào)的檢測(cè)提供了新的解決途徑。
【關(guān)鍵詞】：滾動(dòng)軸承 故障診斷 共振稀疏分解 沖擊提取 微弱信號(hào)
【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】：2013
【分類號(hào)】：TH133.33;TH165.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 課題來源和研究目的9
• 1.2 滾動(dòng)軸承故障診斷文獻(xiàn)綜述9-14
• 1.2.1 滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)發(fā)展歷史9-10
• 1.2.2 常用的滾動(dòng)軸承故障信息提取方法10-12
• 1.2.3 滾動(dòng)軸承早期故障信息提取面臨的問題12-14
• 1.3 基于共振的信號(hào)稀疏分解14-17
• 1.3.1 共振稀疏分解的基本思想14-15
• 1.3.2 共振稀疏分解在滾動(dòng)軸承故障信息提取中的應(yīng)用15-17
• 1.4 課題主要研究內(nèi)容17-18
• 第2章 滾動(dòng)軸承故障信號(hào)特性分析18-27
• 2.1 滾動(dòng)軸承各元件的常見故障18-19
• 2.2 滾動(dòng)軸承疲勞剝落動(dòng)力學(xué)模型19-23
• 2.2.1 單自由度滾動(dòng)軸承故障沖擊模型19-21
• 2.2.2 二自由度滾動(dòng)軸承故障沖擊模型21-23
• 2.3 滾動(dòng)軸承疲勞剝落振動(dòng)信號(hào)特征23-25
• 2.3.1 滾動(dòng)軸承故障特征頻率23
• 2.3.2 滾動(dòng)軸承剝落故障信號(hào)調(diào)制特征23-25
• 2.4 滾動(dòng)軸承故障信號(hào)成分分析25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 共振稀疏分解及其仿真分析27-37
• 3.1 共振稀疏分解理論基礎(chǔ)27-31
• 3.1.1 品質(zhì)因子可調(diào)小波27-29
• 3.1.2 信號(hào)的稀疏分解29-31
• 3.1.3 共振稀疏分解的實(shí)現(xiàn)步驟31
• 3.2 共振稀疏分解的參數(shù)影響分析31-33
• 3.2.1 品質(zhì)因子的影響31-32
• 3.2.2 冗余因子的影響32
• 3.2.3 分解級(jí)數(shù)的影響32
• 3.2.4 權(quán)重系數(shù)的影響32-33
• 3.3 基于共振稀疏分解的滾動(dòng)軸承模擬故障信號(hào)分析33-36
• 3.3.1 模擬滾動(dòng)軸承外滾道故障信號(hào)33
• 3.3.2 共振稀疏分解的參數(shù)確定33-34
• 3.3.3 共振稀疏分解結(jié)果分析34-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第4章 共振稀疏分解在滾動(dòng)軸承微弱故障信息提取中的研究37-45
• 4.1 滾動(dòng)軸承故障信號(hào)共振稀疏分解的參數(shù)確定37-39
• 4.1.1 品質(zhì)因子、冗余因子的確定37
• 4.1.2 分解級(jí)數(shù)的確定37-39
• 4.1.3 權(quán)重系數(shù)的確定39
• 4.2 故障信息提取方法39-40
• 4.3 高低共振分量在故障信息提取上的對(duì)比分析40-44
• 4.3.1 共振稀疏分解模擬故障信號(hào)40-42
• 4.3.2 高低共振分量的對(duì)比分析42-44
• 4.4 結(jié)合高低共振分量44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第5章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及結(jié)果分析45-68
• 5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和實(shí)驗(yàn)對(duì)象45-46
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)45
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)對(duì)象45-46
• 5.2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)46-47
• 5.3 實(shí)例分析47-63
• 5.3.1 內(nèi)滾道剝落實(shí)例分析47-56
• 5.3.2 外滾道剝落實(shí)例分析56-59
• 5.3.3 滾動(dòng)體剝落實(shí)例分析59-61
• 5.3.4 復(fù)合剝落故障實(shí)例分析61-63
• 5.4 與其它常用滾動(dòng)軸承故障信息提取技術(shù)的比較63-67
• 5.4.1 與包絡(luò)分析的比較63-64
• 5.4.2 與小波分析的比較64-67
• 5.5 本章小結(jié)67-68
• 結(jié)論68-69
• 參考文獻(xiàn)69-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果72-74
• 致謝74

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