基于紋理特征的航空發(fā)動機軸承故障診斷研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)的飛速發(fā)展和智能化科技的不斷進(jìn)步，在供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革的背景下，工業(yè)作為國民經(jīng)濟主導(dǎo)力量，也是供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革的主戰(zhàn)場，由此也對工業(yè)設(shè)備的安全性和智能化提出了更高的要求。隨著“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”和“互聯(lián)網(wǎng)+”風(fēng)靡中國，由此掀起了一股“互聯(lián)網(wǎng)+制造”的浪潮，帶領(lǐng)我國工業(yè)進(jìn)入工業(yè)4.0時代，也加速了我國工業(yè)由傳統(tǒng)工業(yè)制造向智能制造的轉(zhuǎn)型。因此，針對工業(yè)設(shè)備的運行狀況監(jiān)測與智能故障診斷的研究學(xué)習(xí)是勢在必行的。
　　工業(yè)中的機械系

2、統(tǒng)高度智能化，組件繁多，其在實際工程中的運行環(huán)境也是十分復(fù)雜苛刻，為完整監(jiān)測到機械設(shè)備及其組件的運行狀況，通常采用多傳感器、多測點的信息采集方式。每個傳感器所采集到的振動信號通常是各個組件在運行過程中振動軌跡的綜合反應(yīng)，加之復(fù)雜的實際工況以及各個組件不確定的傳播路徑也增加了采集到的振動信號的復(fù)雜程度。基于某個特定組件振動信號的某種特征將感興趣的部件的振源信號分離出來才能夠方便有效地對所研究的組件進(jìn)行特征提取和狀態(tài)識別。本文以航空發(fā)動機中

3、最常見也是最關(guān)鍵的組件之一滾動軸承作為研究對象，在充分學(xué)習(xí)了滾動軸承的振動機理和信號特征并對軸承故障診斷的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行一定調(diào)研的基礎(chǔ)上，提出了基于紋理特征的航空發(fā)動機軸承故障診斷方法。
　　實際工況中，滾動軸承在強噪聲背景下運行，采集到的振動信號是滾動軸承以及周圍組件和噪聲的綜合反映。因此，從滾動軸承的故障機理入手，通過計算不同故障的軸承故障頻率，并根據(jù)振動信號的頻域分析可以有針對性的提取出滾動軸承的故障信息。然而，在強噪聲

4、背景以及復(fù)合故障多發(fā)的實際工況中，傳統(tǒng)的基于滾動軸承的頻率特征提取和故障診斷方法的應(yīng)用很受限?；谡駝有盘柕募y理特征的特征提取和故障診斷方法對于提高復(fù)合故障的識別精度，增強滾動軸承在復(fù)雜工況中的故障特征提取能力具有重要作用。圍繞航空發(fā)動機滾動軸承故障診斷，本文的主要研究內(nèi)容如下:
　　1)從工程應(yīng)用和理論分析的角度著手，闡述了論文的選題背景。分析了國內(nèi)外基于頻率特征和基于紋理特征故障診斷研究工作的發(fā)展情況，通過閱讀大量文獻(xiàn)提取了當(dāng)

5、前狀態(tài)檢測與故障診斷領(lǐng)域內(nèi)亟待解決的問題，從而有的放矢的開展研究工作，交代本文研究的思路和大綱。
　　2)在深入了解滾動軸承振動機理與信號特征的基礎(chǔ)上，學(xué)習(xí)了滾動軸承故障主要形式及原因，以及特征頻率的計算等相關(guān)基礎(chǔ)知識，為后續(xù)研究提供理論基礎(chǔ)。
　　3)在學(xué)習(xí)了基于傳統(tǒng)的一維信號特征頻率的特征提取基礎(chǔ)上，對目前比較新的經(jīng)驗小波變換和變分模態(tài)分解做了理論學(xué)習(xí)后引入到航空發(fā)動機滾動軸承故障診斷研究中，并對變分模態(tài)分解算法進(jìn)行了參