基于Labview的帶式輸送機(jī)滾動(dòng)軸承噪聲信號(hào)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的研究.pdf

1、帶式輸送機(jī)是廣泛應(yīng)用的運(yùn)輸設(shè)備，鑒于其工作環(huán)境比較惡劣，一旦帶式輸送機(jī)出現(xiàn)故障，輕則影響生產(chǎn)進(jìn)度，重則造成重大安全事故。滾動(dòng)軸承是一條帶式輸送機(jī)使用最多的部件之一，其型號(hào)各異、數(shù)量眾多，如托輥滾動(dòng)軸承所處的環(huán)境多為高溫高濕且粉塵較大的場(chǎng)合，長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行且有時(shí)處于過(guò)載運(yùn)行狀態(tài)，如果維護(hù)不好，極易損壞。滾動(dòng)軸承損壞之后如果不及時(shí)處理，則會(huì)造成事故。
　　本文基于噪聲信號(hào)對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行監(jiān)測(cè)與故障診斷。首先介紹了滾動(dòng)軸承的結(jié)構(gòu)形式及故障類(lèi)型

2、。在其發(fā)生故障時(shí)，各個(gè)部件產(chǎn)生不同頻率的噪聲。然后闡述了信號(hào)分析的理論:時(shí)域分析、頻域分析、小波包分析、希爾伯特黃變換HHT分析等方法。由于噪聲信號(hào)信噪比比較低，故障信號(hào)提取較為困難，單純使用時(shí)域分析與頻域分析提取不到故障信號(hào)。因此本文使用時(shí)域分析中的波形、裕度、峭度等指標(biāo)和小波包分解后的各頻段信號(hào)能量聯(lián)合起來(lái)初步判斷軸承是否出現(xiàn)故障，然后利用小波包變換和HHT變換或者是兩者結(jié)合起來(lái)對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行分析，提取故障信號(hào)。若噪聲信號(hào)中干擾噪聲

3、比較強(qiáng)時(shí)，首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包降噪，然后再選取合適的小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解、重構(gòu)，最后對(duì)信號(hào)進(jìn)行HHT變換提取故障信號(hào)。針對(duì)故障信號(hào)完全隱藏在強(qiáng)干擾信號(hào)中的噪聲信號(hào)，在進(jìn)行小波包降噪之前，還要進(jìn)行一步微弱信號(hào)提取，這樣對(duì)后面的分析更加有利。
　　隨后本文介紹了帶式輸送機(jī)中各部分滾動(dòng)軸承的噪聲監(jiān)測(cè)方法及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸方式。然后本文利用Labview軟件，根據(jù)信號(hào)處理的原則，編寫(xiě)了一套帶式輸送機(jī)滾動(dòng)軸承噪聲信號(hào)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷軟件。鑒于小