【摘要】：滾動軸承故障是引發(fā)旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備故障的主要因素之一,為了避免大型旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備出現(xiàn)故障不能及時處理,造成重大財產(chǎn)人員傷亡的事故。提取有用的故障信息,及時處理故障是十分必要的。故對滾動軸承的故障特征提取是問題的關(guān)鍵,也是本文研究的主要內(nèi)容。本文的主要研究內(nèi)容為滾動軸承故障特征的提取,并利用LabVIEW開發(fā)了滾動軸承故障診斷系統(tǒng)。在故障特征提取方面,掌握了滾動軸承的內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及振動機理,重點研究了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用,利用五大優(yōu)化指標(biāo)對比分析了同一滾動軸承故障信號的EMD方法、EEMD方法、CEEMD方法以及CEEMDAN方法分解結(jié)果的優(yōu)劣,之后基于CEEMDAN方法提出建立最優(yōu)降噪相關(guān)模型的方法,并用此方法準(zhǔn)確提取出了滾動軸承外環(huán)故障信號的故障特征信息。其次,基于LabVIEW開發(fā)了滾動軸承故障診斷系統(tǒng)。系統(tǒng)包含登陸界面、主頁面、報警界面以及各個數(shù)據(jù)分析界面等,采用了多種故障分析方法,例如:包絡(luò)分析、快速傅里葉變換、趨勢分析圖、瀑布圖等�？梢耘袛喙收衔恢貌崟r監(jiān)測故障劣化程度,對滾動軸承進行線上監(jiān)測和線下分析診斷。最后,在本系統(tǒng)中分別對滾動軸承外環(huán)故障、內(nèi)環(huán)故障以及滾動體故障進行在線監(jiān)測以及離線數(shù)據(jù)分析。本論文的研究結(jié)果表明,基于CEEMDAN算法建立最優(yōu)降噪相關(guān)模型的滾動軸承故障診斷方法較傳統(tǒng)分析方法能更有效提取故障特征信息,經(jīng)實驗驗證,所得結(jié)果合理、有效。基于LabVIEW開發(fā)的滾動軸承故障診斷系統(tǒng),具有界面友好、容易組建、研制周期短等優(yōu)勢,實現(xiàn)了滾動軸承的在線監(jiān)測和離線故障診斷。通過對真實滾動軸承的實驗,驗證了系統(tǒng)的可行性。
【圖文】：

2.滾動軸承故障的常用分析方法題的核心是如何從采集的振動數(shù)據(jù)中提取出包含故障信息的數(shù)據(jù)。的噪聲影響得到有用的信號，，就需要用到能獲取包含故障信息的信。獲取包含有用的故障信號的分析方法有兩大種，分別是時域上的域上的分析方法，這兩種方法有不同的特點和優(yōu)勢。滾動軸承常見故障及振動機理 滾動軸承結(jié)構(gòu)動軸承將軸與軸座之間的滑動摩擦變?yōu)檗D(zhuǎn)動的摩擦，降低了摩動動軸承主要是由幾個基本部件構(gòu)成的，它們分別為外環(huán)、內(nèi)環(huán)、轉(zhuǎn)。外環(huán)在整個結(jié)構(gòu)中起支撐作用，是不動的。內(nèi)環(huán)隨軸一起轉(zhuǎn)動轉(zhuǎn)動體均勻的分開，滾動體的作用是負(fù)責(zé)潤滑，也決定著滾動軸承性能。滾動軸承的結(jié)構(gòu)剖面如 2.1 圖所示：

掉虛假的 IMF。具體分解多少個本征模態(tài)分量也是衡量 EMD 算法能不最優(yōu)的指標(biāo)。在轉(zhuǎn)速為 1500rad/min 的運行狀況下，獲取型號為 N205EM 的滾動軸故障振動數(shù)據(jù)，實驗針對于滾動軸承外環(huán)劃痕故障。對真實的滾動軸承數(shù)據(jù)進行線性變換處理，線性變換的目的是讓實測滾動軸承外環(huán)故障數(shù)幅值大小保持一個范圍。如圖 3.2 所呈現(xiàn)，并進行 EMD 分解，獲得的 3.3 所示：
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TH133.33;TP301.6

【參考文獻】

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本文編號：2640710