滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的降噪與狀態(tài)分析.pdf

1、滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中關(guān)鍵卻易損壞的部件之一，對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控可以提高設(shè)備的可靠性與利用率。由于滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)包含了大量的軸承運(yùn)行狀態(tài)信息，將工程現(xiàn)場(chǎng)采集的含噪信號(hào)進(jìn)行降噪處理可為準(zhǔn)確分析信號(hào)的狀態(tài)做保障，從而實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承運(yùn)行狀態(tài)的有效監(jiān)控。因此，對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的降噪與狀態(tài)分析進(jìn)行深入研究具有重要意義。
　　本文選擇實(shí)際工程中復(fù)雜的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理，分別對(duì)振動(dòng)信號(hào)的降噪法和狀態(tài)分析法做了相應(yīng)改進(jìn)。針對(duì)小波變換

2、降噪法中閾值函數(shù)存在的不足，提出了一種基于改進(jìn)小波閾值函數(shù)的降噪法，依據(jù)小波變換的自身特性和小波系數(shù)的相關(guān)系數(shù)構(gòu)建了新閾值函數(shù)。針對(duì)SVD降噪法中有效秩階次的確定問題，提出了一種基于K_means聚類的SVD降噪法，解決了有效秩階次的確定依靠人為經(jīng)驗(yàn)的問題。通過仿真和實(shí)驗(yàn)分析，采用性能評(píng)價(jià)指標(biāo)和頻譜分析圖對(duì)比表明，這兩種方法大大提高了降噪的效果和穩(wěn)定性，同時(shí)將這兩種方法進(jìn)行組合可以實(shí)現(xiàn)信號(hào)的全頻段降噪。
　　針對(duì)K近鄰算法存在的特

3、征作用相同易造成分類誤差的不足，提出了一種基于改進(jìn)K近鄰算法的信號(hào)狀態(tài)分析法。通過實(shí)驗(yàn)表明，該方法可以高精度的分析出滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。
　　基于以上研究成果，本文通過Matlab的GUI開發(fā)了一套滾動(dòng)軸承狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過信號(hào)分析結(jié)果可以準(zhǔn)確反映滾動(dòng)軸承的當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，以便設(shè)備操作人員隨時(shí)監(jiān)控。
　　通過對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的降噪及狀態(tài)分析的研究，可實(shí)時(shí)有效的監(jiān)控滾動(dòng)軸承的運(yùn)行狀態(tài)。