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文檔簡介
1、滾動軸承是機械設(shè)備中常用且關(guān)鍵的零部件,其工作狀態(tài)是否正常直接關(guān)系到整臺機組乃至整條生產(chǎn)線的生產(chǎn)質(zhì)量和運行安全。研究滾動軸承的監(jiān)測和診斷技術(shù),對于避免重大事故、變革維修體制和促進經(jīng)濟發(fā)展等具有重要的理論研究價值和實際應(yīng)用意義。
本文以實現(xiàn)滾動軸承早期故障特征提取為目的,較深入研究了循環(huán)統(tǒng)計量理論以及滾動軸承的故障信號模型,分析了振動信號的循環(huán)平穩(wěn)機理,通過結(jié)合循環(huán)統(tǒng)計量理論、解調(diào)分析、自適應(yīng)濾波理論以及時頻分析方法,實現(xiàn)軸
2、承故障振動特征信號與背景噪聲以及其他干擾信號的分離,從而客觀、有效地識別其早期微弱故障特征。
本文分析滾動軸承初期故障特點及類型,引入滾動軸承故障信號模型,將其確定性信號分量和隨機信號分量,研究了其各自頻譜特點:滾動軸承故障信號模型的確定性信號分量的頻譜是離散頻譜;而隨機信號分量的功率譜密度函數(shù)是連續(xù)頻譜。分析表明故障沖擊周期的不嚴格確定(軸承轉(zhuǎn)速的波動,滾動體接觸角的改變等影響),滾動軸承故障信號頻譜中的離散譜線會因此被
3、連續(xù)頻譜模糊,故障特征頻率也就很難從信號的頻譜中看到。
選頻帶可有效降低噪聲及其它干擾諧波信號對包絡(luò)解調(diào)分析結(jié)果的影響,但如果選取頻帶內(nèi)仍混有未知諧波信號,則包絡(luò)譜仍然受到影響。為進一步消除未知諧波成分的影響,討論了時延信號作為參考信號的維納濾波問題,設(shè)計了基于頻域算法的自適應(yīng)濾波器,并對其濾波器性能進行了分析。在此基礎(chǔ)上進行了自適應(yīng)離散譜線消除基礎(chǔ)上的包絡(luò)解調(diào)仿真與試驗分析,分析結(jié)果說明了該方法的可行性和有效性。
4、 給出了譜相關(guān)密度函數(shù)估計式的一般形式,研究了核函數(shù)QL(p,q)其頻譜QL(λ,η)在各具體估計方法中的表現(xiàn)形式。研究表明,為降低譜相關(guān)密度函數(shù)估計的偏差,需要QL(λ,0)更接近Dirac函數(shù);而要降低估計方差,則要求QL(λ,η)在λ軸趨向扁平均勻分布。降低估計偏差和估計方差對QL(λ,η)的要求是矛盾的,對此對不同的具體問題和要求,需要有一個折衷的過程。此外,進一步研究了譜頻率分辨率、循環(huán)頻率分辨率以及循環(huán)頻率域的能量泄露
5、等問題。
由二階循環(huán)統(tǒng)計量的定義出發(fā),得到滾動軸承故障信號模型的二階循環(huán)平穩(wěn)特征。著重研究了基于譜相干函數(shù)分析的滾動軸承早期故障診斷方法,該方法最大優(yōu)點是受有色噪聲影響較小并給出具體解釋。此外,還分析了諧波信號成分、分段子數(shù)據(jù)段長度以及循環(huán)頻率能量泄露對診斷效果的影響,并進行了齒輪箱振動數(shù)據(jù)的實驗分析。
基于二階循環(huán)平穩(wěn)理論,在軸承振動信號循環(huán)相干分析的基礎(chǔ)上,提出累積能量指數(shù)(CEI)來定量表征滾動軸承的損
6、傷程度。軸承仿真和預(yù)設(shè)損傷實驗數(shù)據(jù)表明,CEI隨損傷程度增加而增加,可正確有效指示軸承損傷程度。進行了軸承加速壽命實驗,實驗結(jié)果分析表明,在軸承正常運行時,CEI和有效值(RMS)一樣可保持穩(wěn)定狀態(tài);在軸承狀態(tài)惡化時,CEI顯示了比RMS更早更高的損傷靈敏度。
分析對比了Wigner-Ville時頻分布算法,基于譜相關(guān)密度函數(shù)的Wigner-Ville時頻分布算法,基于匹配追蹤的時頻分布算法。對于含噪聲的循環(huán)平穩(wěn)信號,基于
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