基于滑移向量序列奇異值分解的滾動軸承故障診斷研究.pdf

1、隨著科學技術的日益進步與現(xiàn)代工業(yè)的飛速發(fā)展，機械設備不斷向大型、復雜、高速、高效及重載的方向發(fā)展;與此同時，其工作和運行環(huán)境也更加復雜和苛刻。這些設備通常作為能源、石化、冶金及其他國民經(jīng)濟支柱產(chǎn)業(yè)中的關鍵設備，它們一旦突然發(fā)生故障，不僅會增加企業(yè)的維護成本，降低企業(yè)的生產(chǎn)效率，還可能造成巨大的經(jīng)濟損失，甚至導致嚴重的人員傷亡，產(chǎn)生不良的社會影響。因此，開展對于此類設備的故障診斷技術研究對于設備的安全維護和運行具有重要的意義。
　　

2、 本文將以旋轉(zhuǎn)機械中常見的滾動軸承為研究對象，在充分深入理解滾動軸承運行故障機理的基礎上，將軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)中的轉(zhuǎn)子交變載荷引入滾動軸承的故障模型，并提出了基于滑移向量序列奇異值分解的滾動軸承故障診斷方法。滾動軸承在強噪聲背景下發(fā)生故障時，其故障特征的識別與提取會受到較大程度的干擾，因此從故障的物理本質(zhì)入手，洞悉故障產(chǎn)生機理，給出更加精確表述故障特征的滾動軸承故障模型就顯得至關重要。通過沖擊波動非平穩(wěn)模型提出，利用滑移向量序列奇異值分解方

3、法處理故障信號，對于提高滾動軸承故障沖擊波動識別精度，增強滾動軸承故障在強噪聲背景下的弱故障特征提取能力具有重要作用。本文的主要研究內(nèi)容如下:
　　 1)從理論分析與工程應用的角度出發(fā)，闡述了論文的選題背景和研究意義?；仡櫡治龅臐L動軸承故障機理研究發(fā)展、故障診斷方法、故障特征提取手段等方面的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，總結了目前研究中需要解決的問題，提出本文的研究內(nèi)容。
　　 2)在深入研究滾動軸承故障機理的基礎上，將軸系交變載荷影

4、響因素引入滾動軸承故障模型。該交變載荷因素的引入，可更好地解釋在軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)中滾動軸承故障信號的波形表現(xiàn)，提高對滾動軸承故障特征描述的準確性。同時該交變載荷的引入也使故障沖擊的波動性增強，這對故障信號處理方法的應用帶來的新的要求。
　　 3)根據(jù)滾動軸承的故障沖擊波動特性，提出了沖擊波動非平穩(wěn)故障模型。針對滾動軸承故障特征信號的非平穩(wěn)特性，由于沖擊滑移、波動的存在，呈現(xiàn)非嚴格的循環(huán)平穩(wěn)特性，因此，針對滾動軸承特有的故障沖擊循環(huán)特

5、征，提出了沖擊波動非平穩(wěn)故障模型，使其能夠更加精確的描述滾動軸承的故障特性，從而更加準確預測故障信號表現(xiàn)。
　　 4)針對滾動軸承故障信號中出現(xiàn)的沖擊波動及強干擾現(xiàn)象，本文提出一種滑移向量的架構方法，它可將對象振動信號架構成一列短時滑移向量序列，此向量序列的構架和應用將有助于信號時域上的細化分析處理。每一組滑移向量對應于從原振動信號中的截取的短時序列，通過滑移截取的方法可即可得到對應的滑移向量序列，通過此滑移向量可實現(xiàn)對信號的“

6、顯微鏡”式分析效果，同時為后續(xù)的奇異值分解特征提取方法提供有效的分析依據(jù)和前提。
　　 5)根據(jù)滑移向量序列的架構基礎，引入奇異值分解算法對相應的滑移向量進行處理，以主奇異值比為對應的分析特征，形成基于滑移向量的奇異值分解特征提取方法。在對每一個滑移向量進行奇異值分解處理后，可得到對應的奇異值矩陣，通過計算獲得其中的主奇異值比率作為新特征，由此可得到一組新的特征序列，此特征序列對應于原時間序列中的沖擊特征表現(xiàn)，它可提取原信號中每

7、一短時序列中的沖擊特征，從而實現(xiàn)滾動軸承微弱故障沖擊的識別與提取。
　　 6)根據(jù)所獲取的沖擊特征序列相關參數(shù)，提出了基于滑移向量序列的奇異值分解故障診斷模型。該模型在充分利用新的沖擊特征參數(shù)的技術上，結合最優(yōu)濾波器設計的相關要求，給出了基于(f,△f)的最優(yōu)濾波器設計方法。該濾波器設計方案綜合考慮了穩(wěn)定性和故障提取能力的平衡問題，在保證故障識別穩(wěn)定性和準確性的前提下，最優(yōu)化地發(fā)揮濾波器的故障提取能力，從而實現(xiàn)對滾動軸承微弱故障