本文關(guān)鍵詞：基于聲發(fā)射的軸承滾動(dòng)接觸疲勞在線檢測(cè)　出處：《燕山大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：滾動(dòng)接觸疲勞是機(jī)械零部件的主要失效形式之一。滾動(dòng)接觸疲勞的發(fā)生往往具有隱蔽性,疲勞破壞具有突發(fā)性,因此對(duì)滾動(dòng)接觸疲勞的實(shí)時(shí)檢測(cè)具有重大意義。本文針對(duì)國內(nèi)外聲發(fā)射技術(shù)在滾動(dòng)接觸疲勞檢測(cè)的應(yīng)用現(xiàn)狀,提出了一種基于聲發(fā)射的滾動(dòng)接觸疲勞智能在線檢測(cè)系統(tǒng)方案,并將該系統(tǒng)應(yīng)用到軸承的滾動(dòng)接觸疲勞試驗(yàn)機(jī)在線檢測(cè)中。主要研究工作如下:首先,研究了滾動(dòng)接觸疲勞檢測(cè)的聲發(fā)射信號(hào)處理方法。通過對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的濾波減噪、特征提取、特征選擇和模式識(shí)別實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)接觸疲勞的檢測(cè)。在特征提取中,用小波分解、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和局域均值分解等現(xiàn)代信號(hào)處理方法,分別提取滾動(dòng)接觸疲勞聲發(fā)射信號(hào)的能量譜、信息熵譜以及AR模型參數(shù)矩三種特征;采用主元分析法對(duì)提取到的特征進(jìn)行選擇;利用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等智能模式識(shí)別技術(shù)對(duì)試件的疲勞狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。其次,設(shè)計(jì)了基于聲發(fā)射的滾動(dòng)接觸疲勞在線檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)的硬件部分由杠桿加載滾動(dòng)接觸疲勞試驗(yàn)機(jī)和聲發(fā)射信號(hào)采集系統(tǒng)組成;軟件部分由數(shù)據(jù)采集、去噪處理、特征提取及選擇、模式識(shí)別、界面顯示和文件管理六個(gè)模塊組成。同時(shí)研究了聲發(fā)射采集卡采集參數(shù)的優(yōu)化配置。最后,對(duì)滾動(dòng)接觸勞在線檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)濾波減噪、特征提取和模式識(shí)別,將試驗(yàn)結(jié)果和試件在體視顯微鏡下的圖樣分析對(duì)比,對(duì)系統(tǒng)的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TH133.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1351523