【摘要】：滾動軸承廣泛運(yùn)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中,是保證機(jī)械設(shè)備高效平穩(wěn)運(yùn)行的關(guān)鍵部件之一。然而,由于長時間運(yùn)行于變載、高溫、沖擊等惡劣環(huán)境,滾動軸承也是機(jī)械系統(tǒng)中最容易出故障的零件之一。因此,做好滾動軸承故障診斷及其性能評估的研究工作,對于提高大型機(jī)械設(shè)備的穩(wěn)定性、減少因事故帶來的損傷有著重要意義。論文主要從故障診斷及性能退化這兩個方面對滾動軸承進(jìn)行研究,確定能表征軸承故障類型及其損傷程度的有效特征指標(biāo),并更好地揭示軸承故障演變的發(fā)展規(guī)律,具體工作內(nèi)容如下:(1)針對滾動軸承不同故障與損傷難以識別問題,論文提出了一種基于EEMD快速近似熵(fast approximate entropy,FAE)和模糊C均值聚類(fuzzy C means clustering,FCM)的軸承狀態(tài)識別方法。以軸承不同故障和損傷程度的振動信號為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,運(yùn)用EEMD算法對其進(jìn)行分解得到信號的高頻和低頻成分,確定信號分解后的有效本征模函數(shù)(intrinsic mode function,IMF)特征分量,接著求得其快速近似熵特征變量;以有效IMF分量下的快速近似熵特征來識別軸承不同狀態(tài);最后,采用模糊C均值聚類算法分別建立軸承故障類型及損傷識別模型,實(shí)現(xiàn)軸承運(yùn)行狀態(tài)的無監(jiān)督識別。(2)針對傳統(tǒng)時域特征在刻畫軸承性能退化的缺陷性,論文通過分析軸承損傷規(guī)律及實(shí)驗(yàn)研究,合理篩選出能表征軸承性能損傷規(guī)律的有效指標(biāo)。以軸承外圈全壽命數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)對象,運(yùn)用論文所提出的EEMD快速近似熵方法提取有效IMF分量的快速近似熵特征,并引入均方根(root mean square,RMS)指標(biāo)來替換熵特征中質(zhì)量較差的分量,最終組成以快速近似熵和RMS為特征的高維性能評估指標(biāo)。(3)為了解決高維性能指標(biāo)中的“維數(shù)災(zāi)難”問題,論文運(yùn)用了局部線性嵌入(locally linear embedding,LLE)特征提取算法對高維指標(biāo)進(jìn)行降維,得到滾動軸承更為典型的性能退化曲線;與傳統(tǒng)拉普拉斯(Laplacian Eigenmaps,LE)降維算法相比,可以更早診斷出軸承早期性能退化點(diǎn);并且,依據(jù)軸承退化中的“治愈現(xiàn)象”,還可以有效甄別軸承退化曲線中的不同損傷階段,并對不同損傷點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了時域和包絡(luò)分析,實(shí)現(xiàn)滾動軸承的性能退化評估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了所提出方法的可行性與有效性。
【圖文】：

卻可以影響到其他一連串部件的運(yùn)轉(zhuǎn)，嚴(yán)重時更會危及整個機(jī)械設(shè)備的工作[1][2]，特別是裝配有軸承和齒輪等大型旋轉(zhuǎn)設(shè)備，若未及時發(fā)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)元件故障，則會在其高速運(yùn)轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生不可控的后果，給經(jīng)濟(jì)和人員安全帶來不可逆的損失[3]。旋轉(zhuǎn)機(jī)械廣泛地運(yùn)用于社會各類領(lǐng)域中，因機(jī)械故障和元件性能退化所造成的重大事故不計(jì)其數(shù)。1993 年黑龍江某電廠汽機(jī)末三級葉片斷裂損壞，使得機(jī)組強(qiáng)烈振動，軸系穩(wěn)定破壞，最終扭斷主軸導(dǎo)致全部軸承嚴(yán)重?fù)p壞，且整個過程持續(xù)時間短暫。2003 年武漢鋼鐵生產(chǎn)軋機(jī)第四軸承發(fā)生故障，，由于未被及時發(fā)現(xiàn)，相繼導(dǎo)致第三和第五軸上的齒輪發(fā)生斷裂，最終造成 48 小時的生產(chǎn)停機(jī)；2014 年 12 月德國勃蘭登堡州小城科斯多夫郊外的風(fēng)力發(fā)電機(jī)被攔腰折斷，整臺風(fēng)電機(jī)組完全報(bào)廢，經(jīng)濟(jì)損失慘重，現(xiàn)場事故如圖 1-1 所示；2017 年韓國一游樂場旋轉(zhuǎn)飛船突發(fā)斷軸事件（如圖 1-2 所示），乘坐游客直接從 3 米半高空摔下，身上多處骨折。2018 年臺兒莊風(fēng)場一臺風(fēng)電機(jī)組因故障監(jiān)測不及時，最終引發(fā)葉片變槳軸承螺栓斷裂事件，暴露出設(shè)備存在的重大安全隱患。因此，做好機(jī)械設(shè)備的故障診斷與性能退化評估，不僅有利于保證設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行、消除重大隱患，還能減少因突發(fā)故障而引發(fā)的經(jīng)濟(jì)損失與人員傷亡。

卻可以影響到其他一連串部件的運(yùn)轉(zhuǎn)，嚴(yán)重時更會危及整個機(jī)械設(shè)備的工作[1][2]，特別是裝配有軸承和齒輪等大型旋轉(zhuǎn)設(shè)備，若未及時發(fā)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)元件故障，則會在其高速運(yùn)轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生不可控的后果，給經(jīng)濟(jì)和人員安全帶來不可逆的損失[3]。旋轉(zhuǎn)機(jī)械廣泛地運(yùn)用于社會各類領(lǐng)域中，因機(jī)械故障和元件性能退化所造成的重大事故不計(jì)其數(shù)。1993 年黑龍江某電廠汽機(jī)末三級葉片斷裂損壞，使得機(jī)組強(qiáng)烈振動，軸系穩(wěn)定破壞，最終扭斷主軸導(dǎo)致全部軸承嚴(yán)重?fù)p壞，且整個過程持續(xù)時間短暫。2003 年武漢鋼鐵生產(chǎn)軋機(jī)第四軸承發(fā)生故障，由于未被及時發(fā)現(xiàn)，相繼導(dǎo)致第三和第五軸上的齒輪發(fā)生斷裂，最終造成 48 小時的生產(chǎn)停機(jī)；2014 年 12 月德國勃蘭登堡州小城科斯多夫郊外的風(fēng)力發(fā)電機(jī)被攔腰折斷，整臺風(fēng)電機(jī)組完全報(bào)廢，經(jīng)濟(jì)損失慘重，現(xiàn)場事故如圖 1-1 所示；2017 年韓國一游樂場旋轉(zhuǎn)飛船突發(fā)斷軸事件（如圖 1-2 所示），乘坐游客直接從 3 米半高空摔下，身上多處骨折。2018 年臺兒莊風(fēng)場一臺風(fēng)電機(jī)組因故障監(jiān)測不及時，最終引發(fā)葉片變槳軸承螺栓斷裂事件，暴露出設(shè)備存在的重大安全隱患。因此，做好機(jī)械設(shè)備的故障診斷與性能退化評估，不僅有利于保證設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行、消除重大隱患，還能減少因突發(fā)故障而引發(fā)的經(jīng)濟(jì)損失與人員傷亡。
【學(xué)位授予單位】：東北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TH133.33

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