本文關(guān)鍵詞：基于階比多尺度線調(diào)頻小波路徑追蹤的滾動軸承故障診斷方法研究

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【摘要】：滾動軸承是機械設(shè)備中最常見的零部件，其運行狀態(tài)的好壞直接影響到整臺機器的性能，對其進行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷具有重要的意義。機械設(shè)備運行過程中產(chǎn)生的振動信號包含了豐富的故障信息，將故障特征信息從振動信號中提取出來是機械設(shè)備故障診斷的關(guān)鍵。 機械設(shè)備的故障振動信號通常為非平穩(wěn)的，，在變轉(zhuǎn)速工況下的機械設(shè)備振動信號往往包含了更多的設(shè)備運轉(zhuǎn)信息和故障信息，系統(tǒng)的缺陷更容易地被發(fā)現(xiàn)。以等時間間隔采用拾取的振動信號在轉(zhuǎn)速波動工況下通常表現(xiàn)出非平穩(wěn)性與低信噪比性，這導(dǎo)致目前常用的信號處理技術(shù)無法準(zhǔn)確獲取故障特征信息。本文在國家自然科學(xué)基金項目(項目編號：50875078)的資助下，針對現(xiàn)有信號處理方法時頻聚集性不夠、抗噪性能不強等特點，將階比多尺度線調(diào)頻小波路徑追蹤方法引入變轉(zhuǎn)速工況下的滾動軸承故障診斷中。本文研究用多尺度線調(diào)頻小波追蹤算法自適應(yīng)地準(zhǔn)確估計變轉(zhuǎn)速下的故障特征頻率曲線，并依據(jù)階比分析獲取角域下的平穩(wěn)信號，最后分別結(jié)合多尺度形態(tài)學(xué)解調(diào)與循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)方法診斷變轉(zhuǎn)速工況下滾動軸承的故障。 論文主要研究工作有 (1)針對現(xiàn)有時頻分析方法時頻聚集性不夠、抗噪性能不強等特點，將多尺度線調(diào)頻小波路徑追蹤方法引入到軸承故障診斷，該方法具有較好的時頻聚集性與抗噪性，非常適合診斷變轉(zhuǎn)速工況下的滾動軸承故障。仿真信號分析證明了該方法的有效性與優(yōu)越性。 (2)針對變轉(zhuǎn)速工況下的滾動軸承故障特征信息難以提取的問題，提出一種基于線調(diào)頻小波路徑追蹤的階比多尺度形態(tài)學(xué)解調(diào)的滾動軸承故障診斷方法。該方法先采用線調(diào)頻小波路徑追蹤算法獲得軸承的故障特征頻率；再對非平穩(wěn)轉(zhuǎn)速下時域振動信號的包絡(luò)進行等角度重采樣得到角域平穩(wěn)信號，并用基于信號局部峰值的方法確定多尺度形態(tài)學(xué)分析的結(jié)構(gòu)元素；用各結(jié)構(gòu)元素對重采樣信號進行形態(tài)學(xué)操作，最后對操作結(jié)果的平均值做頻譜分析，以完成階比多尺度形態(tài)學(xué)的解調(diào)過程。線調(diào)頻小波路徑追蹤算法能很好的提取軸承非平穩(wěn)振動信號的故障特征頻率，而多尺度形態(tài)學(xué)解調(diào)是對各尺度形態(tài)學(xué)分析結(jié)果的平均值進行頻譜分析，能有效地抑制噪聲，從而使得該方法具有很好的抗噪性能，適用于工程實際中變轉(zhuǎn)速軸承振動信號的分析。仿真分析和應(yīng)用實例證明了該方法的有效性和優(yōu)越性。 (3)將線調(diào)頻小波路徑追蹤算法與循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)方法相結(jié)合，提出一種變轉(zhuǎn)速滾動軸承的故障診斷方法。該方法首先采用線調(diào)頻小波路徑追蹤算法獲得軸承的故障特征頻率；再對非平穩(wěn)轉(zhuǎn)速下時域振動信號的包絡(luò)進行等角度采樣，獲得角域周期平穩(wěn)信號，并獲取角域信號的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)；在特征循環(huán)階比處對循環(huán)自相關(guān)函數(shù)進行切片，最后對切片進行解調(diào)分析得到切片解調(diào)譜，依據(jù)切片解調(diào)譜進行滾動軸承故障診斷。線調(diào)頻小波路徑追蹤算法能準(zhǔn)確、有效地提取軸承非平穩(wěn)振動信號的故障特征頻率，而循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)分析能有效提取淹沒在噪聲中的周期性故障特征，從而使得該方法具有很好的抗噪性能，適用于工程實際中變轉(zhuǎn)速軸承振動信號的分析。仿真分析和應(yīng)用實例證明了該方法的有效性和優(yōu)越性。 本文將階比多尺度線調(diào)頻小波路徑追蹤算法引入到變轉(zhuǎn)速工況下的滾動軸承故障診斷中，并結(jié)合多尺度形態(tài)學(xué)解調(diào)以及循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)方法，實現(xiàn)了信號處理方法的優(yōu)勢互補，并利用階次解調(diào)譜很好的識別了變轉(zhuǎn)速工況下的滾動軸承的故障特征。仿真算例和應(yīng)用實例表明，階比多尺度線調(diào)頻小波路徑追蹤算法在滾動軸承的故障診斷中具有良好的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：多尺度 線調(diào)頻小波 形態(tài)學(xué)分析 循環(huán)平穩(wěn)解調(diào) 滾動軸承 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TH133.33;TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• 第1章 緒論14-25
• 1.1 研究背景與意義14
• 1.2 滾動軸承故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀14-15
• 1.3 信號處理技術(shù)在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用15-22
• 1.3.1 滾動軸承故障的時域分析方法16-18
• 1.3.2 滾動軸承故障的頻域分析方法18
• 1.3.3 滾動軸承故障的時頻分析方法18-22
• 1.4 論文研究思路及主要研究內(nèi)容22-25
• 1.4.1 論文的研究思路22-23
• 1.4.2 論文的主要內(nèi)容安排23-25
• 第2章 滾動軸承的故障機理及診斷技術(shù)25-33
• 2.1 概述25
• 2.2 滾動軸承的結(jié)構(gòu)25-27
• 2.2.1 滾動軸承的固有振動26
• 2.2.2 滾動軸承局部缺陷的特征頻率26-27
• 2.3 滾動軸承故障類型27-28
• 2.4. 滾動軸承振動與噪聲的形成機理28-29
• 2.5 滾動軸承故障診斷技術(shù)29-31
• 2.5.1 振動診斷技術(shù)29-30
• 2.5.2 聲發(fā)射診斷技術(shù)30
• 2.5.3 油膜電阻診斷技術(shù)30
• 2.5.4 鐵譜診斷技術(shù)30
• 2.5.5 溫度診斷技術(shù)30-31
• 2.6 滾動軸承故障振動檢測及步驟31-32
• 2.7 本章小結(jié)32-33
• 第3章 階比多尺度線調(diào)頻小波路徑追蹤方法33-45
• 3.1 引言33-34
• 3.2 MCPP 方法原理和算法實現(xiàn)34-38
• 3.2.1 多尺度基函數(shù)（chirplet 原子）和 chirplet 圖34-35
• 3.2.2 最大投影系數(shù)求解35-36
• 3.2.3 chirplet 原子連接算法36-38
• 3.2.3.1 chirplet 原子間的可連接性判斷36-37
• 3.2.3.2 動態(tài)時間支撐區(qū)最佳路徑追蹤算法37-38
• 3.3 仿真算例38-40
• 3.3.1 單分量低信噪比信號38-40
• 3.4 階比分析40-43
• 3.4.1 階比的定義41
• 3.4.2 階比分析41-43
• 3.5 基于多尺度線調(diào)頻基小波路徑追蹤的階比分析43-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第4章 基于階比多尺度形態(tài)學(xué)解調(diào)的滾動軸承故障診斷45-55
• 4.1 引言45-46
• 4.2 多尺度形態(tài)學(xué)及其計算46-47
• 4.3 基于線調(diào)頻小波路徑追蹤的階比多尺度形態(tài)學(xué)解調(diào)47-49
• 4.4 仿真信號分析49-51
• 4.5 實測滾動軸承故障振動信號分析51-54
• 4.6 本章小結(jié)54-55
• 第5章 基于線調(diào)頻小波路徑追蹤階比循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)的滾動軸承故障診斷55-65
• 5.1 引言55
• 5.2 循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)55-57
• 5.3 階比循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)57-58
• 5.4 仿真信號分析58-61
• 5.5 實測滾動軸承故障振動信號分析61-64
• 5.6 本章小結(jié)64-65
• 結(jié)論與展望65-67
• 1 結(jié)論65-66
• 2 展望66-67
• 參考文獻67-73
• 致謝73-74
• 附錄 A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表和錄用的論文目錄74

【參考文獻】

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本文編號：522686