基于小波分析的滾動軸承故障診斷方法研究與應(yīng)用.pdf

1、滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械中應(yīng)用最為廣泛的機械零件,也是最易損壞的元件之一.旋轉(zhuǎn)機械的許多故障都與滾動軸承有關(guān),軸承工作性能的好壞直接影響到與之相關(guān)聯(lián)的軸以及安裝在轉(zhuǎn)軸上的齒輪乃至整臺機器設(shè)備的性能.其缺陷通常使設(shè)備產(chǎn)生異常的振動和噪聲,發(fā)展成故障就將造成設(shè)備損壞,甚至發(fā)生災(zāi)難性事故.因此,開展對滾動軸承的故障診斷具有很現(xiàn)實的意義.本文從理論上分析總結(jié)了滾動軸承典型故障產(chǎn)生的機理,并建立了不同故障狀態(tài)下的理論模型.滾動軸承的振動信號相當(dāng)復(fù)雜,除

2、反映有關(guān)軸承本身工作情況的信息外,也包含了大量機械中其它運動部件和結(jié)構(gòu)的信息,因此如果僅僅只從時域或頻域?qū)L動軸承的振動信號進行分析,則很難發(fā)現(xiàn)故障前后的變化,而聯(lián)合時頻域的特性來識別這類信號,提供時頻域的綜合信息,無疑會提高診斷的準(zhǔn)確性和可靠性,于是提出并研究了一種新的滾動軸承故障診斷技術(shù)——基于小波分析的時頻診斷法.由于齒輪減速器內(nèi)滾動軸承的振動信號對尺度比對時間更敏感,因此可以提取信號對尺度的特征信息;本文利用連續(xù)小波變換方法將滾

3、動軸承振動信號的特征信息轉(zhuǎn)化為能量譜與尺度的關(guān)系,進而建立尺度—能量相對應(yīng)的特征向量,為滾動軸承的快速診斷提供了新方法.為了精確診斷故障類型,本文首次提出應(yīng)用小波包多層分解、重構(gòu)提取滾動軸承各部件的故障特征頻率和各層最低結(jié)點的能量特征.根據(jù)小波包分析的特點、性質(zhì)最大分解尺度下的低頻系數(shù)代表著信號的發(fā)展趨勢,借此可以粗略判斷滾動軸承的運行狀況是否正常,并且該方法可以提取任意頻段的特征頻率,有效抑制噪聲,為強噪聲背景下提取弱信號開辟了新思路