本文關(guān)鍵詞：熵選擇IMF分量的滾動軸承故障診斷方法

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【摘要】：滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械的關(guān)鍵組成部分,也是極容易損壞的部件之一,長期以來,對旋轉(zhuǎn)機械滾動軸承的故障診斷一直是業(yè)內(nèi)研究的重點和難點。通過分析旋轉(zhuǎn)機械運行過程中產(chǎn)生的振動信號可以實現(xiàn)對滾動軸承的故障診斷。絕大多數(shù)旋轉(zhuǎn)機械都是在變轉(zhuǎn)速工況下運行的,因此所產(chǎn)生的振動信號大部分都是非平穩(wěn)信號。當(dāng)滾動軸承發(fā)生故障時,這些變轉(zhuǎn)速信號將會表現(xiàn)的更加明顯,并且其中包含豐富的故障特征信息。然而現(xiàn)有的信號處理方法并不能有效地完成變轉(zhuǎn)速工況下滾動軸承的故障診斷。 本文在對現(xiàn)有的信號處理方法進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,提出了熵選擇IMF分量的滾動軸承故障診斷方法。該方法將EMD分解、香農(nóng)熵、傅里葉變換、階比跟蹤以及包絡(luò)解調(diào)等方法進(jìn)行了有機結(jié)合,實現(xiàn)了對變轉(zhuǎn)速工況下振動信號的處理與分析,最終利用分析結(jié)果完成了對變轉(zhuǎn)速工況下滾動軸承的故障診斷,該方法的具體步驟如下。 首先,利用EMD分解方法對采集到的振動信號進(jìn)行預(yù)處理,將其自適應(yīng)的分解為一系列的本征模函數(shù),即IMF分量。該方法可以將原振動信號分解為不同頻率成分的振動信號,起到了濾波的作用。 其次,選擇合適的IMF分量分別提取滾動軸承的轉(zhuǎn)速信息與進(jìn)行滾動軸承的故障診斷。為了更好的實現(xiàn)對故障信號的提取分析,首先需要求出EMD分解之后得到的各IMF分量的香農(nóng)熵,然后根據(jù)香農(nóng)熵值的大小判斷信號的無序性程度。香農(nóng)熵值越小,信號越有序；香農(nóng)熵值越大,信號越無序。當(dāng)滾動軸承發(fā)生故障時,其故障表面與其它元件相接觸時會發(fā)生周期性的撞擊,從而產(chǎn)生間隔均勻的脈沖,因此本文選擇香農(nóng)熵值最小的IMF分量提取滾動軸承的故障特征。轉(zhuǎn)速信息一般位于信號的低頻段,僅僅利用香農(nóng)熵值的大小很難判斷信號頻率的分布情況,所以需要對IMF分量做FFT變換,了解各IMF分量的頻率分布,進(jìn)而選擇合適的分量來提取振動信號中的轉(zhuǎn)速信息。 最后,提取故障特征,對滾動軸承進(jìn)行故障診斷。利用提取的轉(zhuǎn)速信息對熵值最小的IMF分量做等角度重采樣,將其從時域非平穩(wěn)信號轉(zhuǎn)換為角域平穩(wěn)信號,對角域平穩(wěn)信號做包絡(luò)解調(diào),得到包絡(luò)階比譜,判斷滾動軸承的故障類型。 本文以多功能轉(zhuǎn)子試驗臺為實驗平臺,對上述方法進(jìn)行了實驗驗證,實驗結(jié)果表明該方法能夠準(zhǔn)確可靠地實現(xiàn)變轉(zhuǎn)速工況下滾動軸承的故障診斷。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH165.3;TH133.33

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1208915