本文關(guān)鍵詞：滾動軸承早期故障微弱信號檢測技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：滾動軸承是機械設(shè)備中應(yīng)用最廣泛的零部件之一，隨著機械設(shè)備精密化和復(fù)雜化程度增加，對滾動軸承的精度和可靠性要求也越來越高。滾動軸承的損傷，，即使是微小的損傷，都有可能影響整個設(shè)備正常功能的實現(xiàn)。因此滾動軸承的故障信息檢測，特別是早期故障微弱信號檢測就顯得尤為重要。本文將共振稀疏分解（Resonance-based sparse signal decomposition，RSSD）這一新的信號分解方法應(yīng)用于滾動軸承早期故障微弱信號檢測，獲得了良好的效果。 論文在滾動軸承系統(tǒng)單自由度振動模型的基礎(chǔ)上分析了滾動軸承故障沖擊響應(yīng)的波形特點，提出了更接近實際情況的二自由度振動模型。研究了解調(diào)頻帶的確定原則和故障信號調(diào)制特征。結(jié)合實際測得的故障軸承振動信號，分析了滾動軸承早期故障信號的組成成分以及這些成分的產(chǎn)生原因和處理方法。 論文研究了共振稀疏分解的主要參數(shù)對分解結(jié)果的影響規(guī)律，并通過仿真實驗驗證了共振稀疏分解法提取故障沖擊響應(yīng)的可行性。用高共振分量來擬合故障沖擊激起的持續(xù)振蕩，用低共振分量擬合振動信號中的突兀部分（主要是故障沖擊脈沖響應(yīng)中有突躍變化的振蕩峰和噪聲信號中的尖峰），噪聲中幅值比較均勻的部分絕大多數(shù)包含在殘余分量當(dāng)中。 論文研究了滾動軸承故障信號共振稀疏分解的參數(shù)確定，并提出了基于共振稀疏分解的故障信息提取方法。具體流程為：先根據(jù)振動信號頻譜確定待解調(diào)的固有頻帶，再對其進行共振稀疏分解，提取高低共振分量中待解調(diào)固有頻帶附近的子帶，然后分別對這些子帶求和得到主子帶，將高低共振分量的主子帶求和得到原始信號的主子帶。對三種主子帶包絡(luò)解調(diào)得到包絡(luò)信號，最后對各主子帶的包絡(luò)信號進行自相關(guān)處理并獲取包絡(luò)信號的自功率譜，自功率譜中的峰值將反映故障程度和發(fā)生故障的元件。 為了驗證本文提出的故障信息提取方法的有效性，對不同故障類型和故障尺寸以及不同工況下的滾動軸承振動信號進行了研究，并與包絡(luò)分析和小波分析進行了對比研究。結(jié)果表明本文提出的基于共振稀疏分解的故障信息提取技術(shù)得到的頻譜毛刺更少，信噪比更高，并且該方法比傳統(tǒng)包絡(luò)分析和小波分析更能揭示故障沖擊響應(yīng)的振幅調(diào)制頻率。為滾動軸承早期故障微弱信號的檢測提供了新的解決途徑。
【關(guān)鍵詞】：滾動軸承 故障診斷 共振稀疏分解 沖擊提取 微弱信號
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TH133.33;TH165.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 課題來源和研究目的9
• 1.2 滾動軸承故障診斷文獻綜述9-14
• 1.2.1 滾動軸承故障診斷技術(shù)發(fā)展歷史9-10
• 1.2.2 常用的滾動軸承故障信息提取方法10-12
• 1.2.3 滾動軸承早期故障信息提取面臨的問題12-14
• 1.3 基于共振的信號稀疏分解14-17
• 1.3.1 共振稀疏分解的基本思想14-15
• 1.3.2 共振稀疏分解在滾動軸承故障信息提取中的應(yīng)用15-17
• 1.4 課題主要研究內(nèi)容17-18
• 第2章 滾動軸承故障信號特性分析18-27
• 2.1 滾動軸承各元件的常見故障18-19
• 2.2 滾動軸承疲勞剝落動力學(xué)模型19-23
• 2.2.1 單自由度滾動軸承故障沖擊模型19-21
• 2.2.2 二自由度滾動軸承故障沖擊模型21-23
• 2.3 滾動軸承疲勞剝落振動信號特征23-25
• 2.3.1 滾動軸承故障特征頻率23
• 2.3.2 滾動軸承剝落故障信號調(diào)制特征23-25
• 2.4 滾動軸承故障信號成分分析25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 共振稀疏分解及其仿真分析27-37
• 3.1 共振稀疏分解理論基礎(chǔ)27-31
• 3.1.1 品質(zhì)因子可調(diào)小波27-29
• 3.1.2 信號的稀疏分解29-31
• 3.1.3 共振稀疏分解的實現(xiàn)步驟31
• 3.2 共振稀疏分解的參數(shù)影響分析31-33
• 3.2.1 品質(zhì)因子的影響31-32
• 3.2.2 冗余因子的影響32
• 3.2.3 分解級數(shù)的影響32
• 3.2.4 權(quán)重系數(shù)的影響32-33
• 3.3 基于共振稀疏分解的滾動軸承模擬故障信號分析33-36
• 3.3.1 模擬滾動軸承外滾道故障信號33
• 3.3.2 共振稀疏分解的參數(shù)確定33-34
• 3.3.3 共振稀疏分解結(jié)果分析34-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第4章 共振稀疏分解在滾動軸承微弱故障信息提取中的研究37-45
• 4.1 滾動軸承故障信號共振稀疏分解的參數(shù)確定37-39
• 4.1.1 品質(zhì)因子、冗余因子的確定37
• 4.1.2 分解級數(shù)的確定37-39
• 4.1.3 權(quán)重系數(shù)的確定39
• 4.2 故障信息提取方法39-40
• 4.3 高低共振分量在故障信息提取上的對比分析40-44
• 4.3.1 共振稀疏分解模擬故障信號40-42
• 4.3.2 高低共振分量的對比分析42-44
• 4.4 結(jié)合高低共振分量44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第5章 實驗驗證及結(jié)果分析45-68
• 5.1 實驗平臺和實驗對象45-46
• 5.1.1 實驗平臺45
• 5.1.2 實驗對象45-46
• 5.2 實驗方案設(shè)計46-47
• 5.3 實例分析47-63
• 5.3.1 內(nèi)滾道剝落實例分析47-56
• 5.3.2 外滾道剝落實例分析56-59
• 5.3.3 滾動體剝落實例分析59-61
• 5.3.4 復(fù)合剝落故障實例分析61-63
• 5.4 與其它常用滾動軸承故障信息提取技術(shù)的比較63-67
• 5.4.1 與包絡(luò)分析的比較63-64
• 5.4.2 與小波分析的比較64-67
• 5.5 本章小結(jié)67-68
• 結(jié)論68-69
• 參考文獻69-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果72-74
• 致謝74

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