本文關鍵詞：滾動軸承故障特征增強與檢測方法研究

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【摘要】：為提取微弱故障信號特征以及實現(xiàn)故障特征的直接檢測,以滾動軸承為研究對象,開展了故障特征增強與檢測方法研究,提出了基于峰值特征和稀疏表示的軸承故障特征增強方法及基于少量數(shù)據(jù)的軸承故障直接檢測方法;提出了基于峰值保持算法的降采樣及信號增強方法,并用于低轉數(shù)工況下軸承的故障診斷；同時將譜峭度理論應用于直驅風力發(fā)電機組低速主軸信號特征提取。采用理論分析、仿真模擬及實驗驗證等手段,驗證了方法的有效性。具體內容如下：(1)提出了基于峰值特征的信號變換方法,該方法以峰值為特征點,對信號進行分段重組變換,增強了軸承振動信號在變換域稀疏度,并結合小波基、離散余弦基,提出了軸承稀疏表示方法,并采用軸承振動信號加以驗證;以此為基礎,建立了基于峰值特征和稀疏表示的軸承故障特征增強方法。通過與小波方法、離散余弦變換方法對比,以故障特征頻率幅值為衡量指標,驗證了增強方法的有效性。(2)應用壓縮感知框架,提出了基于少量數(shù)據(jù)的軸承故障直接檢測方法。該方法提出以故障特征諧波為檢測對象,采用高斯隨機矩陣作為壓縮感知采樣矩陣,獲取欠采樣壓縮數(shù)據(jù)。應用壓縮采樣匹配追蹤算法,以稀疏度為檢測條件,對壓縮數(shù)據(jù)進行不完全重構,實現(xiàn)低采樣率下軸承故障直接檢測。以正弦混合信號、故障仿真信號、實驗軸承振動信號作為輸入信號,驗證了算法的有效性;同時本文也分析了不同采樣率下對檢測成功率的影響。(3)開展了低速軸承故障診斷方法研究,首先為解決低速軸承故障特征難以提取,分析數(shù)據(jù)量較大的問題,將峰值保持算法應用到低速軸承信號處理,并與等間隔算法相對比,結果表明該方法在降低分析數(shù)據(jù)量的同時,可以有效保留或增強故障特征。同時將譜峭度方法應用于工程實際中某風力發(fā)電機組低速主軸承信號處理,在時域、頻域以及包絡譜中難以有效提取故障特征的情況下,以譜峭度方法確定濾波參數(shù),并對實際信號進行濾波處理,結合包絡分析,有效提取了故障特征。
【關鍵詞】：滾動軸承 故障診斷 特征增強 壓縮檢測
【學位授予單位】：北京化工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH133.33
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-21
• 1.1 課題研究背景及意義13-15
• 1.2 國內外研究進展15-19
• 1.3 課題來源以及主要研究內容19
• 1.4 論文結構安排19-21
• 第二章 基于峰值特征與稀疏表示的故障特征增強方法21-47
• 2.1 稀疏表示理論21-24
• 2.1.1 小波多尺度分解方法21-22
• 2.1.2 離散余弦變換方法22-24
• 2.2 基于峰值特征的振動信號變換方法24-26
• 2.3 基于峰值特征與稀疏表示的故障增強框架26-28
• 2.4 故障特征增強方法在軸承故障診斷中的應用28-45
• 2.4.1 基于小波基的故障特征增強方法的應用32-39
• 2.4.2 基于離散余弦基的故障特征增強方法的應用39-45
• 2.5 本章小結45-47
• 第三章 基于少量數(shù)據(jù)的故障檢測方法研究47-65
• 3.1 檢測原理介紹47-48
• 3.2 故障特征諧波概念48-49
• 3.3 壓縮數(shù)據(jù)的故障特征諧波檢測49-50
• 3.4 基于少量數(shù)據(jù)的軸承故障檢測框架50-51
• 3.5 仿真驗證51-55
• 3.5.1 正弦仿真信號驗證51-53
• 3.5.2 軸承故障仿真信號驗證53-55
• 3.6. 實驗驗證55-61
• 3.6.1 實驗臺介紹55-56
• 3.6.2 實驗結果及分析56-61
• 3.7 不同壓縮率下檢測結果的比較61-62
• 3.8 本章小結62-65
• 第四章 低速軸承故障診斷方法研究65-81
• 4.1 基于峰值保持的信號處理方法研究65-72
• 4.1.1 峰值保持算法原理65-67
• 4.1.2 等間隔降采樣算法原理67-68
• 4.1.3 實驗驗證68-72
• 4.2 工程應用72-78
• 4.2.1 項目背景72-75
• 4.2.2 譜峭度基本原理75-76
• 4.2.3. 基于譜峭度和包絡分析的軸承故障特征提取方法76-77
• 4.2.4. 實際信號分析及結果77-78
• 4.3 本章小結78-81
• 第五章 總結及展望81-83
• 參考文獻83-89
• 致謝89-91
• 研究成果及發(fā)表的學術論文91-93
• 作者及導師簡介93-94
• 附件94-95

【參考文獻】

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中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 由理;基于EEMD與譜峭度的滾動軸承故障初始時間預測方法[D];蘭州理工大學;2014年

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本文編號：518402