發(fā)布時(shí)間：2017-09-03 22:02

  本文關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)的特征提取與故障診斷研究

  更多相關(guān)文章： 滾動(dòng)軸承 聲發(fā)射 總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷

【摘要】：滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用最為廣泛的零部件之一，滾動(dòng)軸承出現(xiàn)故障將極大地影響整個(gè)機(jī)械設(shè)備的生產(chǎn)效率及生產(chǎn)安全，帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失。本文將聲發(fā)射檢測技術(shù)應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷領(lǐng)域，對(duì)保障旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)行有重要的實(shí)際意義。通過旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)模擬滾動(dòng)軸承正常、外圈故障、內(nèi)圈故障和滾柱故障四種運(yùn)行模式，采用SAEU2S聲發(fā)射系統(tǒng)實(shí)時(shí)獲取相應(yīng)的聲發(fā)射數(shù)據(jù)。 首先，對(duì)滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)的典型特征參數(shù)進(jìn)行計(jì)算和分析。這些參數(shù)包括幅度、能量、上升時(shí)間、持續(xù)時(shí)間、振鈴計(jì)數(shù)和有效值電壓，比較得出各特征參數(shù)對(duì)不同故障運(yùn)行模式的變化趨勢以及敏感性。同時(shí)比較分析了不同故障模式下幅度-能量點(diǎn)狀相關(guān)圖、柱狀相關(guān)圖以及聲發(fā)射信號(hào)時(shí)域波形的特點(diǎn)。 其次，對(duì)滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行小波時(shí)頻分析，成功提取了滾動(dòng)軸承的故障特征頻率，依此作為識(shí)別軸承故障位置的依據(jù)。 在以上研究的基礎(chǔ)上，，通過總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)時(shí)頻分解，在不同頻段上分析本征模態(tài)函數(shù)分量，計(jì)算本征模態(tài)函數(shù)分量的能量值并做能量貢獻(xiàn)分析，確定主元分量組成故障特征向量，并結(jié)合概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)滾動(dòng)軸承的故障類型進(jìn)行智能診斷。仿真結(jié)果以及與其它方法的比較表明提出方法具有更高的故障識(shí)別率。
【關(guān)鍵詞】：滾動(dòng)軸承 聲發(fā)射 總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：沈陽航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TH133.33;TH165.3
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 主要符號(hào)表11-12
• 第1章 緒論12-20
• 1.1 滾動(dòng)軸承故障診斷的研究意義12
• 1.2 聲發(fā)射檢測在故障診斷中的應(yīng)用與發(fā)展12-18
• 1.2.1 聲發(fā)射檢測基本原理12-13
• 1.2.2 聲發(fā)射檢測的發(fā)展歷史與現(xiàn)狀13-15
• 1.2.3 滾動(dòng)軸承聲發(fā)射檢測研究現(xiàn)狀15-18
• 1.3 論文主要內(nèi)容與章節(jié)18-20
• 第2章 滾動(dòng)軸承故障模擬與聲發(fā)射信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)20-29
• 2.1 滾動(dòng)軸承特點(diǎn)及常見失效形式20-22
• 2.2 滾動(dòng)軸承故障聲發(fā)射數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)22-28
• 2.2.1 滾動(dòng)軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)22-25
• 2.2.2 聲發(fā)射信號(hào)采集系統(tǒng)25-27
• 2.2.3 實(shí)驗(yàn)方案27-28
• 2.3 本章小結(jié)28-29
• 第3章 滾動(dòng)軸承故障聲發(fā)射信號(hào)的特征分析29-46
• 3.1 聲發(fā)射信號(hào)統(tǒng)計(jì)特征計(jì)算與分析30-34
• 3.1.1 聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)30-31
• 3.1.2 滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)參數(shù)分析31-34
• 3.2 聲發(fā)射信號(hào)小波時(shí)頻分析34-45
• 3.2.1 小波變換35-37
• 3.2.2 小波變換的分解與重構(gòu)37-39
• 3.2.3 滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)的時(shí)頻分析39-45
• 3.3 本章小結(jié)45-46
• 第4章 基于 EEMD 的滾動(dòng)軸承故障分析和 PNN 建模46-61
• 4.1 總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解46-52
• 4.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)52-56
• 4.3 基于 EEMD 和 PNN 的滾動(dòng)軸承故障診斷56-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 結(jié)論61-63
• 附錄Ⅰ 小波變換時(shí)頻分析計(jì)算程序清單63-64
• 附錄Ⅱ EEMD 方法計(jì)算程序清單64-68
• 參考文獻(xiàn)68-71
• 致謝71-72
• 攻讀碩士期間發(fā)表（含錄用）的學(xué)術(shù)論文72

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號(hào)：787569