滾動(dòng)軸承在機(jī)械設(shè)備中被廣泛使用,起著重要的作用,它的運(yùn)行狀態(tài)是設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵。滾動(dòng)軸承結(jié)構(gòu)開放,工作環(huán)境和受力狀況較為惡劣,據(jù)統(tǒng)計(jì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障的70%都與滾動(dòng)軸承有關(guān)。因此,滾動(dòng)軸承的故障診斷一直都是研究的熱點(diǎn),尋找更新、更有效的故障診斷方法對(duì)降低機(jī)械設(shè)備的故障率有著重要意義。在滾動(dòng)軸承故障診斷方法中最為廣泛使用的是基于傅里葉變換技術(shù)的時(shí)域線性分析法。這種方法可很好地處理線性和平穩(wěn)信號(hào),但不能很好地適用于非線性和非穩(wěn)定性信號(hào)的處理和故障特征提取,而滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)是非線性的復(fù)雜信號(hào),因此論文從非線性分析方法入手,對(duì)滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析并提取故障信號(hào)特征,為非線性、非穩(wěn)定性故障的診斷方法研究提供參考。論文針對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)不但存在分形特征,而且在不同的工作狀態(tài)下其振動(dòng)信號(hào)的分形特征不同這一關(guān)鍵點(diǎn),進(jìn)行一系列基于分形幾何的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究。滾動(dòng)軸承故障診斷的關(guān)鍵技術(shù)是對(duì)振動(dòng)信號(hào)中故障特征的提取,因此論文利用分形維數(shù)去描述和提取故障特征,并在此基礎(chǔ)上開展基于單一分形的滾動(dòng)軸承故障診斷、基于分形維數(shù)和EMD的滾動(dòng)軸承故障診斷和基于多重分形的滾動(dòng)軸承故障診斷三種方法的研究,用多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。論文首先運(yùn)用單一分形方法對(duì)滾動(dòng)軸承信號(hào)進(jìn)行故障特征提取,經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,診斷準(zhǔn)確率在75%左右。經(jīng)分析研究,噪聲等可能是影響診斷準(zhǔn)確率的因素,單一分形無法很好地處理這類問題。因此,論文提出了基于盒維數(shù)法和EMD算法的滾動(dòng)軸承故障診斷方法,經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證并對(duì)驗(yàn)證結(jié)果對(duì)比分析發(fā)現(xiàn):其中SVM和ELM兩種模型效果較好,診斷準(zhǔn)確率分別達(dá)到88.9%和93.1%。針對(duì)單一分形存在著不能完整刻畫信號(hào)特征的缺陷,論文又引入基于多重分形的MF-DFA算法的滾動(dòng)軸承故障診斷方法,經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,診斷準(zhǔn)確率可達(dá)94.4%。研究結(jié)果表明:分形幾何可以有效地用于非線性、非穩(wěn)定性信號(hào)的滾動(dòng)軸承的故障診斷。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TH133.33
【部分圖文】：

ＫＷ的電動(dòng)機(jī)、一個(gè)扭矩傳感器／譯碼器和一個(gè)功率測(cè)試計(jì)，還有電子控沒有）。待測(cè)軸承支撐電機(jī)轉(zhuǎn)子。風(fēng)機(jī)端和驅(qū)動(dòng)端的軸承采用的是不同承，其分別ＳＫＦ６２０３和ＳＫＦ６２０５兩種型號(hào)的軸承。風(fēng)扇端軸承的故障為１２千赫，驅(qū)動(dòng)端軸承的故障采樣頻率為１２千赫和４８千赫。軸承的ｍ的單點(diǎn)損壞。損傷直徑分為０．１７７８毫米、０．３５５６毫米、０．５３３４毫米。逡逑米，１．０１６毫米五種。ＳＫＦ軸承用于檢測(cè)直徑為０．１７７８邋ｍｍ、０．３５５６邋＿３４邋ｍｍ的損傷，ＮＴＮ軸承用于檢測(cè)直徑為０．７１１２邋ｍｍ和１．０１６邋ｍｍ的滾道的故障是固定的，因此軸承區(qū)域的故障直接影響電機(jī)／軸承系統(tǒng)的。為了對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行量化，分別在軸承區(qū)的三個(gè)刻度（直接）、軸承刻度（與軸承區(qū)成９０度）和外圈故障的十二個(gè)刻度上進(jìn)行了相應(yīng)的試驗(yàn)。逡逑的故障軸承重新裝入試驗(yàn)電機(jī)，并分別在０、１、２、３馬力電機(jī)負(fù)載錄振動(dòng)加速信號(hào)數(shù)據(jù)。利用該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，獲得了邋８?jìng)�(gè)正常試樣、５３個(gè)樣、２３個(gè)內(nèi)環(huán)損傷試樣和１１個(gè)滾動(dòng)體損傷試樣。每個(gè)樣本的振動(dòng)信００００上以上，數(shù)據(jù)量足夠應(yīng)用到滾動(dòng)軸承的故障診斷中去，對(duì)于如此，需要進(jìn)行挑選合適的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，為進(jìn)行論文中后續(xù)研宄工作中做好準(zhǔn)備電動(dòng)機(jī)邋扭轉(zhuǎn)傳感器／譯碼器邐示功器逡逑

直徑大小為０．０７英寸（０．１７７８ｍｍ）故障位置分別為軸承內(nèi)圈，軸承外圈，軸承逡逑滾動(dòng)體以及正常狀態(tài)下驅(qū)動(dòng)端振動(dòng)加速度信號(hào)，每個(gè)種類數(shù)據(jù)量為１２００００。從逡逑圖３－２邋（滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)圖）可以看出在密集情況下，圖的走勢(shì)等特征區(qū)別不逡逑太明顯，從圖３－２邋（坐標(biāo)采樣點(diǎn)數(shù)－振幅）可以看出的幅值大小有區(qū)別，同時(shí)選取逡逑的部分細(xì)節(jié)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行繪圖后可以看到明顯的波形區(qū)別，從圖中可以得到滾動(dòng)逡逑軸承的故障診斷信號(hào)是具有分形特征的，而且不同的狀態(tài)分形特征也不相同，初逡逑步可以判定運(yùn)用分形維數(shù)法對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障類型的診斷是可行的。逡逑。：ｉＨＭＨＭＨＩｌｉ逡逑０邋ｍｏｍ邋ｍｍｏ邋ｍｍｍ邋ｍｏｍ邋ｍｍｏ邋１２００００逡逑０邐ｍｏ邋ｍｏ邋ｍｍ逡逑ａ軸承內(nèi)圈故障逡逑：［ｐｐｒ一『Ｖ＇：逡逑ｄ邋ｍｏｍ邋ｍｏｏｏ邋ｍｏｏｏ邋ｓｏｏｏｏ邋１０００００邐１２００００逡逑ｔｆｆｆ’逡逑◎邐ｍｏ邋６００邋８Ｄ0邋１０００逡逑ｂ軸承外圈故障逡逑１８逡逑

基于分形維數(shù)對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷主要的數(shù)據(jù)特征提取方法是利用分逡逑形維數(shù)的盒維數(shù)計(jì)算方法對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)特征進(jìn)行刻畫提取，并在研究中進(jìn)逡逑行改進(jìn)。本章的研究流程如圖４－１，逡逑Ｃ^u始）逡逑＞ｒ邐逡逑信號(hào)邋—邐邐逡逑方法１逡逑邐ｉ邐邐ｉ逡逑盒維數(shù)法ｆｔ證提取＜邐ＥＭＤ分解信號(hào)逡逑邐邐逡逑邐Ｘ邐逡逑機(jī)器碰逡逑邐邐＾邐結(jié)果不夠^簀義希輳翦義轄峁忮義希郟蓿卞義轄崾義賢跡矗毖芯苛鞒掏煎義希矗被詿糠中撾墓齠岢泄收險(xiǎn)鋃襄義顯謚暗睦礪堊爸瀉褪莘治鮒�，发现过f岢械惱穸鈾俁刃藕旁誆誨義賢墓收獻(xiàn)刺碌男藕挪ǘ南鋼陸峁共灰謊捶中撾遣煌模庇捎誆懾義霞墓齠岢姓穸藕攀搶肷⒌牡愣雜詮收險(xiǎn)鋃系腦げ饈遣煥�。因此采用邦侎辶x希玻沖義

本文編號(hào)：2817878