發(fā)布時間：2020-05-15 20:44

【摘要】：機械傳動系統(tǒng)由于長期在升速、降速或變載等變工況下運行,軸承等基礎(chǔ)部件易出現(xiàn)故障。因此,針對變轉(zhuǎn)速過程中的軸承展開特征提取和故障診斷技術(shù)研究具有重大意義。本論文通過參數(shù)化時頻分析方法直接從振動信號中提取轉(zhuǎn)速信息,結(jié)合一系列高效信號處理方法,對變轉(zhuǎn)速工況下的機械傳動系統(tǒng)軸承進行故障診斷,取得一定的效果。具體工作安排如下:1、針對特殊設(shè)備不便安裝轉(zhuǎn)速計或編碼器,無法獲得鍵相信號,難以進行變轉(zhuǎn)速軸承故障診斷的問題,提出了核回歸殘余分解增強的多項式調(diào)頻小波變換故障診斷方法。該方法克服了傳統(tǒng)計算階比跟蹤方法對速度傳感器的依賴,直接從振動信號中獲取轉(zhuǎn)速曲線。結(jié)合核回歸殘余分解自適應(yīng)分解方法,成功提取故障特征。實驗表明,該方法可以成功診斷出無鍵相變轉(zhuǎn)速運行的軸承故障。2、針對轉(zhuǎn)速波動過大甚至發(fā)生突變,普通時頻分析易發(fā)生能量泄露,難以準確提取轉(zhuǎn)速曲線的問題,提出了基于樣條調(diào)頻小波變換的角域同步平均故障診斷方法。角域同步平均將時域同步平均拓展到角域信號,能有效去除噪聲及不相關(guān)的周期性沖擊干擾,從而提取故障特征。該方法實現(xiàn)了大幅度波動的轉(zhuǎn)速曲線精確提取,并成功診斷出強噪聲背景干擾下的軸承故障。3、針對變轉(zhuǎn)速工況軸承故障特征提取受到強噪聲背景及其它零部件工作沖擊的干擾的問題,提出了基于多項式調(diào)頻小波變換的最大相關(guān)峭度解卷積故障診斷方法,克服了峭度易受信號中單個或少量高幅度脈沖影響的缺點,充分考慮沖擊分量的周期性特征,有效提取故障特征。仿真與實驗表明,該方法可用于變工況下軸承微弱故障的診斷,特征提取能力優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
【圖文】：

轉(zhuǎn)速變化對信號波形的影響：(a)恒定轉(zhuǎn)速，，(b)變轉(zhuǎn)速Fig.1-1Theinfluenceofspeedfluctuationonwaveform:(a)constantspeed,(b)variablespeed.

轉(zhuǎn)速變化對信號譜分析的影響：(a)恒定轉(zhuǎn)速，(b)變轉(zhuǎn)速Fig.1-2Theinfluenceofspeedfluctuationonspectrumanalysis:(a)constantspeed,(b)variable
【學(xué)位授予單位】：溫州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TH133.3

【參考文獻】

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本文編號：2665611