發(fā)布時間：2020-12-12 09:42

　　研究滾動軸承故障診斷方法可以防止嚴重的機械設備損壞,確保設備的長期安全運行。意外的機械故障事故將會導致機體損壞和經(jīng)濟損失。典型的軸承故障診斷處理流程如下:1)從故障軸承中采集振動信號;2)利用包絡解調和頻率分析方法獲得包絡譜;3)最終確定存在的故障類型。但是,在提取特征頻率的過程中,我們時常受到環(huán)境噪聲的干擾,這對不利于軸承的診斷和機械的維護。本文研究一種自適應隨機共振方法,及其在滾動軸承故障診斷中的應用。結合隨機共振增強微弱信號的特性,本文采用一種欠阻尼變步長二階隨機共振（Under-damped Step-variable Second-order Stochastic Resonance,USSSR）方法,該方法特有的二次濾波效果可以有效地增強微弱信號并提高含噪信號的信噪比（Signal-to-noiseRatio,SNR）。隨機共振是一個參數(shù)濾波器,存在一個或者多個參數(shù)需要調節(jié),因此,輸出信號的質量依賴于輸入系統(tǒng)參數(shù)的好壞。調節(jié)參數(shù)得到最優(yōu)的輸出結果這一過程中需要一個指標,而在隨機共振中最常用的參數(shù)調優(yōu)指標是SNR。然而,當目標故障頻率不能準確估計時,無法使用SNR指標定量地評... 

【文章來源】：安徽大學安徽省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 課題來源
        1.1.2 選題意義
    1.2 滾動軸承的故障形成與分析
        1.2.1 本論文研究對象
        1.2.2 滾動軸承故障的形式
        1.2.3 滾動軸承故障診斷方法
        1.2.4 滾珠軸承故障特征頻率的計算
    1.3 隨機共振的概要
        1.3.1 隨機共振理論的發(fā)展
        1.3.2 隨機共振在微弱信號檢測中的應用
    1.4 論文的主要研究工作
        1.4.1 論文內容結構安排
        1.4.2 論文的創(chuàng)新點
第二章 自適應隨機共振算法
    2.1 引言
    2.2 隨機共振基本模型
        2.2.1 經(jīng)典隨機共振模型
        2.2.2 經(jīng)典雙穩(wěn)態(tài)隨機共振模型
    2.3 自適應隨機共振算法的研究
        2.3.1 隨機共振效應的判定依據(jù)
        2.3.2 自適應算法
        2.3.3 自適應隨機共振系統(tǒng)的流程
    2.4 本章小結
第三章 基于SQI的自適應隨機共振算法
    3.1 引言
    3.2 欠阻尼變步長二階隨機共振模型
        3.2.1 欠阻尼二階隨機共振模型
        3.2.2 USSSR的實現(xiàn)
    3.3 傳統(tǒng)的隨機共振評價指標
    3.4 綜合定量指標
        3.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法
        3.4.2 SQI構成流程
        3.4.3 目標輸出SQI矩陣的選擇
    3.5 SQI的性能分析
        3.5.1 SQI的趨勢性
        3.5.2 SQI去噪性能評估
    3.6 本章小結
第四章 自適應隨機共振方法在滾動軸承故障診斷中的應用
    4.1 引言
    4.2 遺傳算法
        4.2.1 理論描述
        4.2.2 基于GA的參數(shù)調整分析
    4.3 基于SQI的自適應隨機共振方法及其算法流程
    4.4 實驗驗證
        4.4.1 實驗驗證一:CWRU軸承數(shù)據(jù)
        4.4.2 實驗驗證二:IMS軸承數(shù)據(jù)
        4.4.3 實驗小結與討論
        4.4.4 SQI構成數(shù)量的影響
    4.5 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 總結
    5.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士期間的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]自適應隨機共振弱信號識別[J]. 高寶成,吳志濤.  電子測量技術. 2013(12)
[2]自適應隨機共振新方法及其在故障診斷中的應用[J]. 雷亞國,韓冬,林京,何正嘉,譚繼勇.  機械工程學報. 2012(07)
[3]基于振動分析的滾動軸承故障診斷技術概述及發(fā)展趨勢[J]. 滕麗麗,唐濤,王明鋒.  科技信息. 2011(23)
[4]軸承疲勞剝落的早期診斷方法[J]. 王國峰,周亦武,郭金光.  大連海事大學學報. 2002(03)
[5]狀態(tài)監(jiān)測故障診斷與現(xiàn)代設計技術[J]. 張優(yōu)云,謝友柏.  中國機械工程. 1997(05)

博士論文
[1]隨機共振理論在弱信號檢測中的應用研究[D]. 楊祥龍.浙江大學 2003

碩士論文
[1]基于振動信號的滾動軸承故障診斷研究[D]. 陳夔蛟.西安電子科技大學 2011



本文編號：2912307