瞬態(tài)成分建模與參數(shù)辨識方法及其旋轉機械故障診斷應用研究.pdf

1、機械系統(tǒng)中軸承、齒輪等零部件出現(xiàn)剝落、裂紋等局部故障時，在運行時振動信號中出現(xiàn)瞬態(tài)沖擊響應成分，而且隨著損傷程度的發(fā)展，其特征波形也會發(fā)生變化。振動信號中反映零部件局部故障的瞬態(tài)沖擊響應成分提取是機械設備故障診斷的關鍵問題之一。本論文依托于“變工況下旋轉設備輕微局部故障的特征增強檢測與診斷方法研究”國家自然科學基金青年基金項目(批準號：50905121)和“基于瞬態(tài)振動特征辨識的軸承局部故障定量診斷研究”江蘇省自然科學基金項目(批準號：

2、BK2010225)，以旋轉機械設備故障診斷為目標，以旋轉機械中滾動軸承和齒輪兩種典型零部件為對象，提出了瞬態(tài)成分建模與參數(shù)辨識的沖擊響應成分提取方法，并分別就有關問題進行了深入的理論研究和應用研究。
　　 首先分析了軸承和齒輪在局部故障時振動信號的特點，并進行了軸承和齒輪在局部故障下的振動試驗和振動信號采集，保證理論研究工作都建立在試驗驗證的基礎上。試驗對象包括滾動軸承和齒輪這兩種典型旋轉機械零部件，其中滾動軸承包括圓柱滾子軸

3、承和深溝球軸承。
　　 根據(jù)旋轉機械零部件故障導致的瞬態(tài)沖擊響應成分特點，在Laplace小波相關濾波法的基礎上，將原有的Laplace小波建模擴展為多種小波參數(shù)化建模，提出了基于最大相關系數(shù)準則的瞬態(tài)成分建模與參數(shù)辨識方法。模型包括單瞬態(tài)成分模型和周期性多瞬態(tài)成分模型，因此方法除提取瞬態(tài)沖擊響應成分的自身參數(shù)之外，還可提取反映故障類型或者故障位置的周期參數(shù)。對仿真信號以及軸承和齒輪實測振動信號的應用驗證了該方法對軸承和齒輪故障

4、特征提取的有效性和適用性。
　　 針對變工況下機械設備故障診斷問題，提出基于最小二乘法的瞬態(tài)成分建模與參數(shù)辨識方法。方法中，雙邊不對稱參數(shù)化建模，能用于分析多種機械零部件故障診斷分析；迭代提取瞬態(tài)成分，并運用Wigner—Ville分布表示在時頻平面上，既保證了較高的時頻聚集性，又避免了瞬態(tài)成分之間的交叉項。
　　 本文基于瞬態(tài)沖擊響應成分建模與參數(shù)辨識方法研究，確定了兩種基于參數(shù)辨識的旋轉機械設備關鍵部件在局部故障下的