【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步與現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，機械設(shè)備不斷向大型、復(fù)雜、高速、高效及重載的方向發(fā)展，其工作和運行環(huán)境也更加復(fù)雜和苛刻。一旦設(shè)備的關(guān)鍵部件發(fā)生故障，就可能發(fā)生連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致整臺設(shè)備甚至整個生產(chǎn)過程被破壞，這不僅會增加企業(yè)的維護成本，降低企業(yè)的生產(chǎn)效率，還可能造成巨大的經(jīng)濟損失，甚至導(dǎo)致嚴(yán)重的人員傷亡，產(chǎn)生不良的社會影響。 機械系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，部件繁多，為了完整地獲得機械設(shè)備的運行狀態(tài)，通常采用多測點、多傳感器的采集方式，但每個傳感器采集到的振動信號往往是各個部件振動的綜合反映，且各部件到傳感器的傳遞路徑的不確定性也增加了信號的復(fù)雜程度。如果能夠利用信號的某些特性有效地分離出各個振源信號，有利于準(zhǔn)確地進(jìn)行特征提取和狀態(tài)識別�；谘h(huán)平穩(wěn)模型對旋轉(zhuǎn)機械振動信號的普適性，利用結(jié)合循環(huán)統(tǒng)計量理論的盲分離算法來發(fā)現(xiàn)淹沒在較強背景噪聲或其他干擾信號之中的旋轉(zhuǎn)機械故障特征，無疑是一個很有前景的研究方向。本文以滾動軸承為研究對象，以循環(huán)平穩(wěn)為主要分析基礎(chǔ)，深入研究和發(fā)展基于循環(huán)平穩(wěn)的故障特征提取技術(shù)的新方法，及其在滾動軸承故障特征提取中的應(yīng)用，包括以下幾個方面的內(nèi)容： (1)從理論分析與工程應(yīng)用的角度出發(fā)，闡述了論文的選題背景和研究意義。分析了滾動軸承的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷、旋轉(zhuǎn)機械的循環(huán)平穩(wěn)機理、基于循環(huán)平穩(wěn)的故障診斷技術(shù)、盲信號處理等方面的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，總結(jié)了目前研究中需要解決的問題，確立了本文的研究內(nèi)容。 (2)介紹了本文所用特征提取方法的理論基礎(chǔ)—循環(huán)平穩(wěn)理論，討論了二階循環(huán)統(tǒng)計量的數(shù)學(xué)描述和實際意義。給出了滾動軸承點蝕故障信號模型，由二階循環(huán)統(tǒng)計量的定義出發(fā)，經(jīng)過數(shù)學(xué)推導(dǎo)得到滾動軸承各類型點蝕故障的二階循環(huán)平穩(wěn)特性。 (3)針對機械領(lǐng)域參考信號難以獲得的問題，提出了利用信號展現(xiàn)的循環(huán)平穩(wěn)特性，將觀測信號本身作為參考信號的循環(huán)維納濾波器。將觀測信號的一組頻移形式作為新的輸入，以觀測信號作為期望輸出，經(jīng)過一個濾波器組后，能有效地降低噪聲信號能量。仿真分析和軸承加速疲勞壽命試驗結(jié)果表明，，所提的循環(huán)維納濾波器能夠有效地降低噪聲干擾，提取淹沒在較強背景噪聲下的軸承微弱故障特征。 (4)在介紹了盲分離的數(shù)學(xué)描述基礎(chǔ)上，著重討論了盲分離在工程應(yīng)用中的實際問題，包括源數(shù)目的估計方法、消除觀測信號噪聲干擾、盲分離存在的幅值和排序不確定性問題等。 (5)假設(shè)多個有故障的滾動軸承以卷積方式混合，利用軸承展現(xiàn)的二階循環(huán)平穩(wěn)特性，提出了基于循環(huán)平穩(wěn)的卷積混合頻域盲分離方法。利用STFT將時域的卷積混合轉(zhuǎn)基于循環(huán)平穩(wěn)和盲源分離的滾動軸承故障特征提取方法研究I化為每個頻率點的瞬時混合問題，通過聯(lián)合對角化混合信號的譜相關(guān)密度矩陣，得到頻域的分離矩陣，用其脈沖響應(yīng)函數(shù)，對觀測信號進(jìn)行濾波，得到的分離信號是源信號的可靠估計。利用循環(huán)平穩(wěn)信號的譜相干特性，解決了頻域盲分離排序不確定性的問題。 (6)針對實際中測得的齒輪箱信號，考慮到軸承故障信號會受到齒輪嚙合頻率的影響，提出了齒輪箱綜合故障診斷方法。設(shè)計了齒輪減速箱典型故障模擬試驗臺，在該試驗臺測試了多組不同工況下，多種軸承故障類型組合的振動數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)分析，驗證了卷積混合盲分離方法應(yīng)用在多個有缺陷軸承的齒輪箱故障分離與診斷中的有效性。
【圖文】：

圖 1-1 齒輪箱振動信號盲分離Fig.1-1 Blind Separation of Gearbox Vibration signals結(jié)，國內(nèi)外針對旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷都展開了廣一定的成果。由于旋轉(zhuǎn)機械固有的循環(huán)平穩(wěn)特性，使我們對定的先驗知識。如果能在循環(huán)平穩(wěn)理論框架內(nèi)分析旋轉(zhuǎn)機械手研究其循環(huán)平穩(wěn)機理，旋轉(zhuǎn)機械的振動特性將得到更加真如何將旋轉(zhuǎn)機械的循環(huán)平穩(wěn)特性作為理論基礎(chǔ)，發(fā)展新的特旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備故障診斷技術(shù)的重要內(nèi)容。作與總體框架提出

50001000015000數(shù)據(jù)長度0 1 0.02循環(huán)頻率估計誤圖 3-11 循環(huán)頻率估計誤差和數(shù)據(jù)長度的影響Fig.3-11 Impact of Cyclic Frequency Error and Length of Data證速疲勞壽命試驗速疲勞壽命試驗臺壽命試驗臺采用杭州軸承試驗研究中心提供的 ABLT-1A 3-12 所示。該試驗臺主要由試驗頭、試驗頭座、傳動系算機控制系統(tǒng)、測試及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)組成。它能夠同時安。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TH165.3;TH133.33

【參考文獻(xiàn)】

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1 常勇;胡以懷;;基于盲分離的船舶電站柴油機故障診斷研究[J];船舶工程;2010年S2期

2 冶繼民;張賢達(dá);金海紅;;超定盲信號分離的半?yún)?shù)統(tǒng)計方法[J];電波科學(xué)學(xué)報;2006年03期

3 張洪淵,史習(xí)智;一種任意信號源盲分離的高效算法[J];電子學(xué)報;2001年10期

4 劉琚,何振亞;盲源分離和盲反卷積[J];電子學(xué)報;2002年04期

5 朱孝龍,張賢達(dá);基于奇異值分解的超定盲信號分離[J];電子與信息學(xué)報;2004年03期

6 陳仲生,楊擁民,胡政,沈國際;基于循環(huán)統(tǒng)計量的直升機齒輪箱軸承故障早期檢測[J];航空學(xué)報;2005年03期

7 張桂才,史鐵林,楊叔子;基于高階統(tǒng)計量的機械故障特征提取方法研究[J];華中理工大學(xué)學(xué)報;1999年03期

8 李飛行;王濤;張群巖;;時頻分析在發(fā)動機振動監(jiān)測與故障診斷中的應(yīng)用[J];測控技術(shù);2011年02期

9 皮駿;王輝;張銀波;林家泉;;時頻分析在軸承故障診斷中的應(yīng)用研究[J];機械設(shè)計與制造;2009年02期

10 姜鳴,陳進(jìn),秦愷;循環(huán)周期圖在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[J];機械科學(xué)與技術(shù);2002年01期

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1 何清波;多元統(tǒng)計分析在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測診斷中的應(yīng)用研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

2 李加文;盲信號理論及在機械設(shè)備故障檢測與分析中的應(yīng)用研究[D];上海交通大學(xué);2006年

3 張家凡;振動信號的包絡(luò)解調(diào)分析方法研究及應(yīng)用[D];武漢理工大學(xué);2008年

4 郭磊;基于核模式分析方法的旋轉(zhuǎn)機械性能退化評估技術(shù)研究[D];上海交通大學(xué);2009年

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1 黃立坤;獨立分量分析的重盲分離研究及其在機械故障診斷中的應(yīng)用[D];天津大學(xué);2010年

2 張朝眾;機械系統(tǒng)故障特征信息提取的獨立分量分析方法研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2003年

3 莫芙蓉;旋轉(zhuǎn)機械振動信號盲源分離中欠確定問題研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2005年

4 姚雪梅;小波變換和高階統(tǒng)計量（高階譜）在振動信號檢測中的應(yīng)用[D];昆明理工大學(xué);2007年

本文編號：2551797