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車輛滾動軸承故障診斷分析技術(shù)的研究

發(fā)布時間:2021-10-14 17:12
  鐵路是國民經(jīng)濟的大動脈,它擔負著全國大部分的運輸任務(wù),而機車車輛是完成這些任務(wù)的運載工具。軸承的工作狀況是影響鐵路運輸安全的重要因素之一。機車車輛軸承是鐵路機車車輛上最容易危及行車安全的易損件。因此,開展機車車輛軸承故障診斷與預(yù)報的研究,對避免重大事故、變革維修體制和促進經(jīng)濟發(fā)展等都具有重要的現(xiàn)實意義。完整的滾動軸承故障診斷過程包含信號測取、特征抽取、故障診斷三部分。本文簡要介紹了滾動軸承的結(jié)構(gòu)、故障形式及其成因、故障特征頻率等。詳細研究了故障診斷領(lǐng)域比較活躍的理論與方法,這些方法包括FFT變換診斷方法、小波變換診斷方法、Hilbert-Huang變換診斷方法。利用噪聲法采集滾動軸承的故障信號,并搭建了現(xiàn)場實驗臺進行信號采集,同時基于DSP的高速實時性,既能快速處理大批量數(shù)據(jù),又能對信號進行實時處理。通過信號處理算法的實時DSP實現(xiàn),在理論方法研究的基礎(chǔ)上,對車輛軸承的故障信號進行處理分析和比較,并對結(jié)果進行分析以及滾動軸承故障特征頻率的計算。采用傳統(tǒng)的FFT變換對采集的時域信號進行頻譜分析,發(fā)現(xiàn)FFT變換并不能有效地識別軸承故障特征頻率。基于此種情況,分別采用小波變換和Hilbert... 

【文章來源】:大連交通大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】:64 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

車輛滾動軸承故障診斷分析技術(shù)的研究


滾動軸承結(jié)構(gòu)

流程圖,蝶形運算


圖 3.1 蝶形運算Fig3.1 Butterfly operation算表明:僅作一次分解,就可以比直接運算法節(jié)省一半的運算量。由于 N=2B,2N仍可被 2 整除,因此,G(k)和 H(k)的計算又可按奇偶分別再分解為兩個4N點T 來得到。如果繼續(xù)分下去,直至沒有必要再分解為止,則總共可進行 B 次分最后一次,每個蝶形僅有兩次加(減)法而沒有乘法了(此時 W0=1),這樣分果,最后只需 0.5log2N 次復(fù)數(shù)乘法和 Nlog2N 次復(fù)數(shù)加法,比直接算法的 N2次法和 N(N-1)次復(fù)數(shù)加法的運算量大為減少[22]。圖 3.2 所示為 N=8 按時間選抽算算流程圖。

乘法,復(fù)數(shù),運算量,再分


圖 3.1 蝶形運算Fig3.1 Butterfly operation計算表明:僅作一次分解,就可以比直接運算法節(jié)省一半的運算量。由于 N=2B,以,2N仍可被 2 整除,因此,G(k)和 H(k)的計算又可按奇偶分別再分解為兩個4N點 DFT 來得到。如果繼續(xù)分下去,直至沒有必要再分解為止,則總共可進行 B 次分,而最后一次,每個蝶形僅有兩次加(減)法而沒有乘法了(此時 W0=1),這樣分的結(jié)果,最后只需 0.5log2N 次復(fù)數(shù)乘法和 Nlog2N 次復(fù)數(shù)加法,比直接算法的 N2次數(shù)乘法和 N(N-1)次復(fù)數(shù)加法的運算量大為減少[22]。圖 3.2 所示為 N=8 按時間選抽算的計算流程圖。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]滾動軸承故障診斷技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展[J]. 陳剛,朱石沙,王啟新,李歐陽.  機械. 2005(S1)
[2]基于Hilbert-Huang變換的振動信號分解方法[J]. 丁克北.  煉油與化工. 2005(03)
[3]Hilbert-Huang變換及其在去噪方面的應(yīng)用[J]. 王春,彭東林.  儀器儀表學(xué)報. 2004(S2)
[4]Hilbert-Huang變換在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 于德介,程軍圣,楊宇.  中國機械工程. 2003(24)
[5]基于旋轉(zhuǎn)機械的多故障診斷專家系統(tǒng)的實現(xiàn)[J]. 吳桂清,羅文欽,姜寧.  計算機工程與設(shè)計. 2002(12)
[6]PC機和DSP間的幾種通信方式[J]. 謝超,杜海峰.  荊門職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報. 2000(03)
[7]高速鐵路車輛軸承試驗機微機監(jiān)控與診斷系統(tǒng)[J]. 梅宏斌.  華中理工大學(xué)學(xué)報. 1994(07)



本文編號:3436528

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