本文關(guān)鍵詞：基于振動(dòng)信號(hào)處理的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究　出處：《華北電力大學(xué)(北京)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械中廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵部件,滾動(dòng)軸承的運(yùn)行狀態(tài)直接影響機(jī)械設(shè)備的性能甚至整個(gè)生產(chǎn)線的安全,深入開(kāi)展?jié)L動(dòng)軸承故障診斷和狀態(tài)檢測(cè)技術(shù)的研究,對(duì)于保障設(shè)備平穩(wěn)運(yùn)行、減少事故發(fā)生具有重要意義。本文以滾動(dòng)軸承為研究對(duì)象,從信號(hào)分析及處理角度著手,針對(duì)軸承早期故障診斷、復(fù)合故障診斷及狀態(tài)識(shí)別這幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題展開(kāi)了研究,論文所做主要工作及取得成果如下:通過(guò)仿真信號(hào)對(duì)變分模態(tài)分解(VMD)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的特性進(jìn)行了對(duì)比,并定性分析了懲罰因子和分量個(gè)數(shù)參數(shù)對(duì)VMD等效濾波特性的影響。利用VMD和EMD分別對(duì)間斷合成信號(hào)及近頻合成信號(hào)進(jìn)行分解處理,結(jié)果表明VMD在抑制兩種類型模態(tài)混疊問(wèn)題上更具優(yōu)勢(shì)。通過(guò)分?jǐn)?shù)高斯噪聲數(shù)值模擬對(duì)比了VMD和EMD的等效濾波特性,結(jié)果表明VMD具有類似于小波包變換的帶通濾波特性。通過(guò)改變懲罰因子和分量個(gè)數(shù)的參數(shù)設(shè)置,分析驗(yàn)證了這兩個(gè)參數(shù)對(duì)VMD等效濾波特性的影響,結(jié)果表明懲罰因子、分量個(gè)數(shù)取值越大,等效濾波器組通頻帶越窄,反之則呈現(xiàn)相反的作用效果。針對(duì)背景噪聲環(huán)境下滾動(dòng)軸承早期故障特征微弱、故障識(shí)別困難這一問(wèn)題,提出了基于參數(shù)優(yōu)化變分模態(tài)分解的微弱故障診斷方法。在分析粒子群優(yōu)化算法特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,討論了各控制變量的影響。發(fā)揮VMD算法靈活的信號(hào)處理特性,將其引入到軸承故障診斷中。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,懲罰因子及分量個(gè)數(shù)的選取對(duì)最終信號(hào)分解結(jié)果影響較大,為了自動(dòng)確定最佳參數(shù)組合,利用粒子群優(yōu)化算法對(duì)這兩個(gè)影響參數(shù)進(jìn)行并行搜尋。軸承早期故障仿真信號(hào)和全壽命周期加速疲勞實(shí)驗(yàn)信號(hào)處理結(jié)果表明,所提方法能夠?qū)崿F(xiàn)軸承微弱故障的有效辨識(shí),并且與傳統(tǒng)診斷方法相比更具優(yōu)勢(shì)。針對(duì)滾動(dòng)軸承復(fù)合故障特征彼此交叉干擾、故障準(zhǔn)確判定難以實(shí)現(xiàn)這一問(wèn)題,提出了一種基于最大相關(guān)峭度解卷積(MCKD)和1.5維譜的單通道復(fù)合故障診斷方法。分析了解卷積周期、移位數(shù)和濾波器長(zhǎng)度對(duì)MCKD信號(hào)處理效果的影響。在MCKD執(zhí)行解卷積運(yùn)算時(shí),為了獲取最佳濾波器長(zhǎng)度,利用基于特征能量比指標(biāo)的兩階段網(wǎng)格搜索方法進(jìn)行參數(shù)選取。發(fā)揮MCKD和1.5維譜各自的優(yōu)勢(shì),將其分別作為預(yù)處理及后處理方法對(duì)軸承故障信號(hào)進(jìn)行分析。復(fù)合故障仿真及實(shí)測(cè)信號(hào)處理結(jié)果表明,所提方法能夠從原始單通道信號(hào)中分離出軸承單一損傷部件對(duì)應(yīng)的故障源信號(hào),實(shí)現(xiàn)軸承復(fù)合故障的準(zhǔn)確判別。為同時(shí)兼顧滾動(dòng)軸承狀態(tài)識(shí)別的自動(dòng)化程度和精度,提出了將改進(jìn)多尺度排列熵(IMPE)與雙樹(shù)復(fù)小波包變換(DTCWPT)、局部線性切空間排列(LLTSA)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)相結(jié)合的狀態(tài)識(shí)別方法。將IMPE理論引入到軸承故障診斷中,討論了參數(shù)設(shè)置對(duì)熵值計(jì)算結(jié)果的影響。通過(guò)仿真信號(hào)對(duì)IMPE和MPE進(jìn)行對(duì)比,并將IMPE與DTCWPT相結(jié)合來(lái)刻畫信號(hào)樣本的特征。為避免特征向量信息冗余對(duì)識(shí)別精度造成的不利影響,通過(guò)LLTSA算法對(duì)特征向量進(jìn)行維數(shù)約簡(jiǎn),并利用K-fold交叉驗(yàn)證方法對(duì)鄰域尺寸及本征維數(shù)進(jìn)行選取。發(fā)揮ELM處理小樣本分類問(wèn)題的能力,將其作為分類器對(duì)樣本狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)分類。實(shí)測(cè)信號(hào)驗(yàn)證結(jié)果表明所提方法能夠準(zhǔn)確、有效區(qū)分軸承不同的故障類型及故障程度。本文所取得的研究成果為滾動(dòng)軸承早期故障診斷、復(fù)合故障診斷以及狀態(tài)識(shí)別的進(jìn)一步研究提供了新的思路。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TH133.33

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