滾動(dòng)軸承早期故障信號(hào)特征提取方法及應(yīng)用研究.pdf_第1頁(yè)
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1、高檔數(shù)控裝備功能日趨豐富和復(fù)雜,一旦某一關(guān)鍵部件在運(yùn)行時(shí)出現(xiàn)微弱故障,就可能影響整臺(tái)裝備的安全運(yùn)行,因此,研究復(fù)雜機(jī)械裝備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷理論和應(yīng)用能夠確保其安全、可靠、連續(xù)運(yùn)行。
  滾動(dòng)軸承是出現(xiàn)故障頻率最高的部件之一,因此,本文從滾動(dòng)軸承早期故障特征提取方法展開(kāi)研究。經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸夥椒軌蛴行У靥幚矸瞧椒€(wěn)、非線性動(dòng)態(tài)信號(hào),但在噪聲和脈沖沖擊干擾下存在模式混疊,為此,引入噪聲輔助集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?EEMD)處理軸承故障動(dòng)態(tài)信

2、號(hào),分離和提取出信號(hào)中所包含的故障特征信號(hào)和噪聲信號(hào)。
  利用EEMD降噪特性,研究基于EEMD降噪和譜峭度理論的軸承早期故障自適應(yīng)包絡(luò)分析方法。通過(guò) EEMD對(duì)原始動(dòng)態(tài)信號(hào)進(jìn)行分解,根據(jù)峭度值指標(biāo)和自相關(guān)性分析選擇有用模式分量并重構(gòu),進(jìn)而結(jié)合譜峭度法在瞬態(tài)沖擊信號(hào)檢測(cè)中的優(yōu)勢(shì),對(duì)降噪后的信號(hào)自適應(yīng)確定平方包絡(luò)分析的最佳帶通濾波器參數(shù),應(yīng)用包絡(luò)分析技術(shù)識(shí)別出早期微弱故障特征頻率,并通過(guò)故障仿真數(shù)據(jù)和軸承故障實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法的有效性

3、。
  針對(duì)EEMD在更強(qiáng)噪聲干擾下降噪效果不理想的問(wèn)題,利用EEMD有效的抗混分解和特征提取特性,研究基于級(jí)聯(lián)雙穩(wěn)隨機(jī)共振預(yù)處理和EEMD分解的非平穩(wěn)信號(hào)微弱特征提取方法,分解和提取出隨機(jī)共振輸出后信號(hào)所包含的低頻故障特征頻率成分,對(duì)故障信號(hào)進(jìn)一步分解和診斷增強(qiáng),減少信號(hào)分解層數(shù),最后通過(guò)仿真信號(hào)和軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法的有效性。
  在此基礎(chǔ)上,作為基礎(chǔ)理論研究的實(shí)用載體,研究與開(kāi)發(fā)基于網(wǎng)絡(luò)的機(jī)床軸承等關(guān)鍵部件動(dòng)態(tài)信號(hào)監(jiān)測(cè)

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