發(fā)布時(shí)間：2017-07-05 16:16

  本文關(guān)鍵詞：基于階比多尺度線調(diào)頻小波路徑追蹤的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究

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【摘要】：滾動(dòng)軸承是機(jī)械設(shè)備中最常見的零部件，其運(yùn)行狀態(tài)的好壞直接影響到整臺(tái)機(jī)器的性能，對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷具有重要的意義。機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過程中產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)包含了豐富的故障信息，將故障特征信息從振動(dòng)信號(hào)中提取出來是機(jī)械設(shè)備故障診斷的關(guān)鍵。 機(jī)械設(shè)備的故障振動(dòng)信號(hào)通常為非平穩(wěn)的，，在變轉(zhuǎn)速工況下的機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)往往包含了更多的設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)信息和故障信息，系統(tǒng)的缺陷更容易地被發(fā)現(xiàn)。以等時(shí)間間隔采用拾取的振動(dòng)信號(hào)在轉(zhuǎn)速波動(dòng)工況下通常表現(xiàn)出非平穩(wěn)性與低信噪比性，這導(dǎo)致目前常用的信號(hào)處理技術(shù)無法準(zhǔn)確獲取故障特征信息。本文在國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào)：50875078)的資助下，針對(duì)現(xiàn)有信號(hào)處理方法時(shí)頻聚集性不夠、抗噪性能不強(qiáng)等特點(diǎn)，將階比多尺度線調(diào)頻小波路徑追蹤方法引入變轉(zhuǎn)速工況下的滾動(dòng)軸承故障診斷中。本文研究用多尺度線調(diào)頻小波追蹤算法自適應(yīng)地準(zhǔn)確估計(jì)變轉(zhuǎn)速下的故障特征頻率曲線，并依據(jù)階比分析獲取角域下的平穩(wěn)信號(hào)，最后分別結(jié)合多尺度形態(tài)學(xué)解調(diào)與循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)方法診斷變轉(zhuǎn)速工況下滾動(dòng)軸承的故障。 論文主要研究工作有 (1)針對(duì)現(xiàn)有時(shí)頻分析方法時(shí)頻聚集性不夠、抗噪性能不強(qiáng)等特點(diǎn)，將多尺度線調(diào)頻小波路徑追蹤方法引入到軸承故障診斷，該方法具有較好的時(shí)頻聚集性與抗噪性，非常適合診斷變轉(zhuǎn)速工況下的滾動(dòng)軸承故障。仿真信號(hào)分析證明了該方法的有效性與優(yōu)越性。 (2)針對(duì)變轉(zhuǎn)速工況下的滾動(dòng)軸承故障特征信息難以提取的問題，提出一種基于線調(diào)頻小波路徑追蹤的階比多尺度形態(tài)學(xué)解調(diào)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。該方法先采用線調(diào)頻小波路徑追蹤算法獲得軸承的故障特征頻率；再對(duì)非平穩(wěn)轉(zhuǎn)速下時(shí)域振動(dòng)信號(hào)的包絡(luò)進(jìn)行等角度重采樣得到角域平穩(wěn)信號(hào)，并用基于信號(hào)局部峰值的方法確定多尺度形態(tài)學(xué)分析的結(jié)構(gòu)元素；用各結(jié)構(gòu)元素對(duì)重采樣信號(hào)進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作，最后對(duì)操作結(jié)果的平均值做頻譜分析，以完成階比多尺度形態(tài)學(xué)的解調(diào)過程。線調(diào)頻小波路徑追蹤算法能很好的提取軸承非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)的故障特征頻率，而多尺度形態(tài)學(xué)解調(diào)是對(duì)各尺度形態(tài)學(xué)分析結(jié)果的平均值進(jìn)行頻譜分析，能有效地抑制噪聲，從而使得該方法具有很好的抗噪性能，適用于工程實(shí)際中變轉(zhuǎn)速軸承振動(dòng)信號(hào)的分析。仿真分析和應(yīng)用實(shí)例證明了該方法的有效性和優(yōu)越性。 (3)將線調(diào)頻小波路徑追蹤算法與循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)方法相結(jié)合，提出一種變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承的故障診斷方法。該方法首先采用線調(diào)頻小波路徑追蹤算法獲得軸承的故障特征頻率；再對(duì)非平穩(wěn)轉(zhuǎn)速下時(shí)域振動(dòng)信號(hào)的包絡(luò)進(jìn)行等角度采樣，獲得角域周期平穩(wěn)信號(hào)，并獲取角域信號(hào)的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)；在特征循環(huán)階比處對(duì)循環(huán)自相關(guān)函數(shù)進(jìn)行切片，最后對(duì)切片進(jìn)行解調(diào)分析得到切片解調(diào)譜，依據(jù)切片解調(diào)譜進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障診斷。線調(diào)頻小波路徑追蹤算法能準(zhǔn)確、有效地提取軸承非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)的故障特征頻率，而循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)分析能有效提取淹沒在噪聲中的周期性故障特征，從而使得該方法具有很好的抗噪性能，適用于工程實(shí)際中變轉(zhuǎn)速軸承振動(dòng)信號(hào)的分析。仿真分析和應(yīng)用實(shí)例證明了該方法的有效性和優(yōu)越性。 本文將階比多尺度線調(diào)頻小波路徑追蹤算法引入到變轉(zhuǎn)速工況下的滾動(dòng)軸承故障診斷中，并結(jié)合多尺度形態(tài)學(xué)解調(diào)以及循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)方法，實(shí)現(xiàn)了信號(hào)處理方法的優(yōu)勢互補(bǔ)，并利用階次解調(diào)譜很好的識(shí)別了變轉(zhuǎn)速工況下的滾動(dòng)軸承的故障特征。仿真算例和應(yīng)用實(shí)例表明，階比多尺度線調(diào)頻小波路徑追蹤算法在滾動(dòng)軸承的故障診斷中具有良好的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：多尺度 線調(diào)頻小波 形態(tài)學(xué)分析 循環(huán)平穩(wěn)解調(diào) 滾動(dòng)軸承 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TH133.33;TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• 第1章 緒論14-25
• 1.1 研究背景與意義14
• 1.2 滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀14-15
• 1.3 信號(hào)處理技術(shù)在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用15-22
• 1.3.1 滾動(dòng)軸承故障的時(shí)域分析方法16-18
• 1.3.2 滾動(dòng)軸承故障的頻域分析方法18
• 1.3.3 滾動(dòng)軸承故障的時(shí)頻分析方法18-22
• 1.4 論文研究思路及主要研究內(nèi)容22-25
• 1.4.1 論文的研究思路22-23
• 1.4.2 論文的主要內(nèi)容安排23-25
• 第2章 滾動(dòng)軸承的故障機(jī)理及診斷技術(shù)25-33
• 2.1 概述25
• 2.2 滾動(dòng)軸承的結(jié)構(gòu)25-27
• 2.2.1 滾動(dòng)軸承的固有振動(dòng)26
• 2.2.2 滾動(dòng)軸承局部缺陷的特征頻率26-27
• 2.3 滾動(dòng)軸承故障類型27-28
• 2.4. 滾動(dòng)軸承振動(dòng)與噪聲的形成機(jī)理28-29
• 2.5 滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)29-31
• 2.5.1 振動(dòng)診斷技術(shù)29-30
• 2.5.2 聲發(fā)射診斷技術(shù)30
• 2.5.3 油膜電阻診斷技術(shù)30
• 2.5.4 鐵譜診斷技術(shù)30
• 2.5.5 溫度診斷技術(shù)30-31
• 2.6 滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)檢測及步驟31-32
• 2.7 本章小結(jié)32-33
• 第3章 階比多尺度線調(diào)頻小波路徑追蹤方法33-45
• 3.1 引言33-34
• 3.2 MCPP 方法原理和算法實(shí)現(xiàn)34-38
• 3.2.1 多尺度基函數(shù)（chirplet 原子）和 chirplet 圖34-35
• 3.2.2 最大投影系數(shù)求解35-36
• 3.2.3 chirplet 原子連接算法36-38
• 3.2.3.1 chirplet 原子間的可連接性判斷36-37
• 3.2.3.2 動(dòng)態(tài)時(shí)間支撐區(qū)最佳路徑追蹤算法37-38
• 3.3 仿真算例38-40
• 3.3.1 單分量低信噪比信號(hào)38-40
• 3.4 階比分析40-43
• 3.4.1 階比的定義41
• 3.4.2 階比分析41-43
• 3.5 基于多尺度線調(diào)頻基小波路徑追蹤的階比分析43-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第4章 基于階比多尺度形態(tài)學(xué)解調(diào)的滾動(dòng)軸承故障診斷45-55
• 4.1 引言45-46
• 4.2 多尺度形態(tài)學(xué)及其計(jì)算46-47
• 4.3 基于線調(diào)頻小波路徑追蹤的階比多尺度形態(tài)學(xué)解調(diào)47-49
• 4.4 仿真信號(hào)分析49-51
• 4.5 實(shí)測滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)分析51-54
• 4.6 本章小結(jié)54-55
• 第5章 基于線調(diào)頻小波路徑追蹤階比循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)的滾動(dòng)軸承故障診斷55-65
• 5.1 引言55
• 5.2 循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)55-57
• 5.3 階比循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)57-58
• 5.4 仿真信號(hào)分析58-61
• 5.5 實(shí)測滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)分析61-64
• 5.6 本章小結(jié)64-65
• 結(jié)論與展望65-67
• 1 結(jié)論65-66
• 2 展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-73
• 致謝73-74
• 附錄 A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表和錄用的論文目錄74

【參考文獻(xiàn)】

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 羅潔思;基于多尺度線調(diào)頻小波路徑追蹤的機(jī)械故障診斷方法研究[D];湖南大學(xué);2011年

本文編號(hào)：522686