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強噪聲背景下滾動軸承微弱特征提取及故障診斷研究

發(fā)布時間:2021-02-18 05:17
  滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機械中應(yīng)用最廣泛的關(guān)鍵零部件之一,惡劣的工作環(huán)境導(dǎo)致其故障頻發(fā),從而影響整臺設(shè)備的運行,輕則導(dǎo)致整個生產(chǎn)鏈停產(chǎn),造成一定經(jīng)濟損失,重則導(dǎo)致災(zāi)難性的人員傷亡和嚴(yán)重的社會危害。因此,開展?jié)L動軸承故障診斷技術(shù)研究,尤其對早期故障診斷進行研究具有重要的科學(xué)理論意義和工程應(yīng)用價值。然而在實際工程中,滾動軸承早期故障特征本身比較微弱,再加上諸多因素的影響,導(dǎo)致故障診斷中獲得的必然是信噪比極低的強噪聲污染信號,給滾動軸承故障診斷帶來一定難度。為此,本文以隨機共振理論為基礎(chǔ),提出了兩種強噪聲背景下的微弱特征提取方法,為滾動軸承早期故障診斷提供一定的參考,具體如下:首先,結(jié)合滾動軸承常見失效模式,對滾動軸承振動機理進行了概括,并搭建滾動軸承故障模擬實驗臺,分析了不同元件故障時的振動信號特征。其次,介紹了經(jīng)典雙穩(wěn)態(tài)隨機共振理論及其微弱特征檢測機制,并針對經(jīng)典雙穩(wěn)態(tài)模型的輸出飽和特性,建立了分段線性非飽和隨機共振模型,進而提出了自適應(yīng)分段線性隨機共振方法,用于微弱特征提取。該方法基于普通變尺度原理對大參數(shù)信號進行預(yù)處理,使其滿足隨機共振要求;采用量子粒子群算法搜索分段線性系統(tǒng)的最優(yōu)參數(shù),獲得... 

【文章來源】:中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:106 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

強噪聲背景下滾動軸承微弱特征提取及故障診斷研究


滾動軸承故障模擬實驗臺軸測圖

模擬實驗臺,實物,加載裝置,磁粉制動器


2 滾動軸承失效模式及振動特性分析個橡膠地腳支撐;加載裝置包括磁粉制動器(9)和彈簧加載裝置(13),其中磁粉制動器通過制動器控制箱(10)調(diào)節(jié)制動力矩大小,加載彈簧裝置通過絲杠螺母傳動機構(gòu)(12)調(diào)節(jié)徑向力大小,整個加載裝置可以用來模擬軸承實際工況下所受的周向和徑向載荷。本實驗臺通過更換被測滾動軸承,能夠模擬內(nèi)圈、滾子及外圈等部件的故障,并獲得不同載荷和轉(zhuǎn)速下的振動信號。滾動軸承故障模擬實驗臺的實物圖如圖 2-4 所示。

參數(shù)表,工作溫度,永磁吸盤,輸入電壓


即可實現(xiàn)信號采集。表 2-2 1A102E 加速度傳感器參數(shù)表Table 2-2 Parameters of the 1A102E accelerometer靈敏度 量程 頻響范圍 諧振頻率 工作溫度 安裝方式1mV/g 0~5000g 0.5~10kHz >35kHz -40~120oC 永磁吸盤固定表 2-3 NI 9234 數(shù)據(jù)采集卡參數(shù)表Table 2-3 Parameters of the NI 9234 data acquisition card通道數(shù) 分辨率 采樣率 帶寬 同步采樣 工作溫度 輸入電壓4 24bits 51.2KS/s 23.04kHz 是 -40~70oC ±5V表 2-4 NI cDAQ-9174 插卡箱參數(shù)表Table 2-4 Parameters of the NI cDAQ-9174 card box插槽數(shù) 分辨率 總功率 工作沖擊 隨機振動 工作溫度 輸入電壓4 32bits 15W 30g 0.3g -20~55oC 9~30V

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于多穩(wěn)態(tài)隨機共振的軸承微弱故障信號檢測[J]. 馮毅,陸寶春,張登峰.  振動.測試與診斷. 2016(06)
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[4]變分模態(tài)分解方法及其在滾動軸承早期故障診斷中的應(yīng)用[J]. 唐貴基,王曉龍.  振動工程學(xué)報. 2016(04)
[5]基于變分模態(tài)分解和Teager能量算子的滾動軸承故障特征提取[J]. 馬增強,李亞超,劉政,谷朝健.  振動與沖擊. 2016(13)
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[10]基于變參數(shù)隨機共振和歸一化變換的時變信號檢測與恢復(fù)[J]. 張海濱,何清波,孔凡讓.  電子與信息學(xué)報. 2015(09)

博士論文
[1]滾動軸承磨損區(qū)域靜電監(jiān)測技術(shù)及壽命預(yù)測方法研究[D]. 張營.南京航空航天大學(xué) 2013
[2]自適應(yīng)形態(tài)濾波與局域波分解理論及滾動軸承故障診斷[D]. 崔寶珍.中北大學(xué) 2013
[3]微弱特征信號檢測的隨機共振方法與應(yīng)用研究[D]. 楊定新.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2004

碩士論文
[1]滾動軸承微弱故障特征提取方法研究[D]. 袁萬全.華北電力大學(xué) 2015
[2]滾動軸承早期故障信號特征提取方法及應(yīng)用研究[D]. 林錦州.天津大學(xué) 2012
[3]基于支持向量數(shù)據(jù)描述的滾動軸承故障診斷方法研究[D]. 劉震坤.湖南大學(xué) 2012



本文編號:3039088

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