滾動(dòng)軸承非平穩(wěn)信號(hào)故障診斷若干方法研究.pdf

1、開展機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷對(duì)保證設(shè)備運(yùn)行安全、減少人員財(cái)產(chǎn)損失的意義重大。本論文以旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的關(guān)鍵部件軸承為對(duì)象，以軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷為目標(biāo)，開展了基于振動(dòng)信號(hào)分析和軌邊聲學(xué)分析的滾動(dòng)軸承故障特征提取技術(shù)的相關(guān)研究工作，針對(duì)采集得到不同類型的信號(hào)采取不同的分析方法，并對(duì)所提的方法逐一進(jìn)行仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，同時(shí)分析方法特點(diǎn)，為軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷提供了一定的解決方案。
　　首先，本文首先介紹軸承的主要失效形式和故障特征

2、頻率計(jì)算，分析軸承振動(dòng)的機(jī)理及聲學(xué)診斷與振動(dòng)的聯(lián)系。然后針對(duì)軸承的振動(dòng)與聲學(xué)故障診斷開展了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)，振動(dòng)信號(hào)由加速度傳感器采集，軌邊聲學(xué)信號(hào)依靠聲學(xué)麥克風(fēng)采集。針對(duì)軌邊聲學(xué)信號(hào)獲取的經(jīng)濟(jì)性、可操作性和安全性，“靜態(tài)采集，動(dòng)態(tài)播放”的實(shí)驗(yàn)方案能夠滿足要求。這些測(cè)取得到的信號(hào)為后續(xù)算法改進(jìn)提供實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。
　　其次，本文探索了兩種基于振動(dòng)的軸承故障診斷策略。第一種策略是基于人工魚群算法的自適應(yīng)變分模式分解的方法，通過參數(shù)尋優(yōu)自適應(yīng)獲得

3、變分模式分解的最優(yōu)輸出;第二種策略是基于分量篩選的奇異值分解的方法，通過設(shè)定閾值篩選奇異值差分譜獲得的分量信號(hào)，提高了有用故障信號(hào)的信噪比。仿真及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析效果都證實(shí)所提方法能在噪聲環(huán)境下能有效提取故障特征頻率。
　　最后，本文提出了結(jié)合時(shí)域插值重采樣和最大相關(guān)峭度解卷積的方法來解決列車軸承軌邊聲信號(hào)的陡畸變和強(qiáng)噪聲問題。首先采用時(shí)域插值重采樣方法來消除噪聲環(huán)境下采集信號(hào)中的多普勒畸變;接著采用最大相關(guān)峭度解卷積方法來增強(qiáng)矯正后