基于振动信号的滚动轴承故障诊断技术研究

发布时间：2017-04-16 23:04

  本文关键词：基于振动信号的滚动轴承故障诊断技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：滚动轴承是旋转机械中的常用零件，它的机械状态直接影响到机械系统的运行安全，因此，滚动轴承的早期故障诊断具有重要的工程意义。然而滚动轴承的早期故障通常十分微弱，，易被噪声信号淹没，因此，采用数字信号处理方法，提取故障特征信息是滚动轴承故障诊断的关键。 本文分析了滚动轴承的振动机理，在此基础上建立滚动轴承单一表面损伤故障模型。模型综合考虑了滚道的变形和故障实际尺寸等因素，分析了滚动体在通过故障时与滚道之间释放形变量的变化规律，得出滚动轴承外圈的动力学方程。通过仿真分析，滚道故障模型能模拟出滚动体通过故障时冲击大小的变化规律，滚动体故障模型也可以反映冲击振动大小与滚动体位置角的变化规律。然后通过与实测滚动轴承故障的比较，进一步验证模型的正确性，为滚动轴承的故障诊断提供理论支持。 峭度对奇异信号非常敏感，可以对系统异常进行检测。然而，峭度作为一个全局指标，无法反映信号中某一特定分量的变化，为此，谱峭度法得以产生和发展。基于谱峭度的故障特征提取方法是近来的一个研究热点，已在滚动轴承、齿轮和电力系统的故障诊断中得到应用。随着研究的深入，发现谱峭度的应用存在一些亟待解决的问题，例如：滚动轴承的早期故障通常被强背景噪声淹没，直接用谱峭度法无法提取出故障信息；受取样长度的影响，峭度图在分解层数较大时易得出错误的诊断结果，并且构造的数字滤波器数目有限。为此，本文提出基于量子遗传算法和谱峭度法相结合的滚动轴承故障诊断方法。利用谱峭度对瞬态信号的敏感性和量子遗传算法优越的全局寻优能力，该方法能自适应的搜索包络分析带通滤波器的参数，得到轴承信号的时域包络和频谱，实现滚动轴承的故障诊断，通过对实测故障滚动轴承加速度信号的诊断验证了该方法的正确性。
【关键词】：滚动轴承 动力学 量子遗传算法 谱峭度 故障诊断
【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH133.33;TH165.3
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-13
• 1.2.1 滚动轴承力学分析模型研究现状9-10
• 1.2.2 滚动轴承故障诊断方法研究现状10-13
• 1.3 论文主要研究工作与结构安排13-14
• 第二章 滚动轴承结构特点和振动机理14-25
• 2.1 引言14
• 2.2 滚动轴承的结构和运动特征14-16
• 2.3 常见滚动轴承故障形式和故障诊断方法16-19
• 2.3.1 滚动轴承故障形式16-17
• 2.3.2 状态监测与故障诊断方法17-19
• 2.4 振动机理和振动诊断法19-24
• 2.4.1 滚动轴承振动机理19-22
• 2.4.2 滚动轴承振动诊断方法22-24
• 2.5 小结24-25
• 第三章 含局部损伤故障的滚动轴承动力学模型25-44
• 3.1 引言25
• 3.2 Hertz 理论25-29
• 3.2.1 线接触25-27
• 3.2.2 点接触27-29
• 3.3 单点局部损伤球轴承的动力学分析29-36
• 3.3.1 内圈单一损伤故障的滚动轴承模型29-32
• 3.3.2 外圈故障模型32-34
• 3.3.3 滚动体故障模型34-36
• 3.4 数值仿真与实验分析36-43
• 3.4.1 系统模型的求解方法与初始参数的设置36-37
• 3.4.2 内圈仿真与实验分析37-39
• 3.4.3 外圈仿真与实验分析39-41
• 3.4.4 滚动体仿真与实验分析41-43
• 3.5 小结43-44
• 第四章 基于 QGA 和 SK 的滚动轴承故障诊断方法44-60
• 4.1 引言44
• 4.2 谱峭度理论44-46
• 4.2.1 谱峭度的定义44-45
• 4.2.2 谱峭度的物理解释45-46
• 4.2.3 峭度图46
• 4.3 QGA 理论46-52
• 4.3.1 量子计算的基础理论46-50
• 4.3.2 QGA 实现步骤50-52
• 4.4 基于 QGA 和 SK 的故障诊断方法52-54
• 4.4.1 带通滤波器编码52-53
• 4.4.2 基于 QGA 和 SK 的滚动轴承故障诊断法的步骤53-54
• 4.5 实测滚动轴承故障信号的仿真分析54-59
• 4.5.1 实测外圈故障仿真分析55-57
• 4.5.2 实测内圈故障仿真分析57-58
• 4.5.3 实测滚动体故障仿真分析58-59
• 4.6 小结59-60
• 第五章 结论与展望60-62
• 5.1 全文总结60
• 5.2 研究工作展望60-62
• 参考文献62-66
• 发表论文和参加科研情况说明66-67
• 致谢67-68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

1 杜辉,周彦伟,邓四二,杨海生,孟瑾;高速圆柱滚子轴承零件间相互作用力瞬态动力学分析[J];轴承;2005年09期

2 张志华;周彦伟;邓四二;杜辉;;高速圆柱滚子轴承动力学及运动仿真[J];轴承;2006年01期

3 王瑞琪;李珂;张承慧;杜春水;褚晓广;;基于多目标混沌量子遗传算法的分布式电源规划[J];电网技术;2011年12期

4 熊焰,陈欢欢,苗付友,王行甫;一种解决组合优化问题的量子遗传算法QGA[J];电子学报;2004年11期

5 杨淑媛;焦李成;刘芳;;量子进化算法[J];工程数学学报;2006年02期

6 叶奇明;梁根;;量子遗传算法的模糊K-prototypes聚类[J];计算机工程与应用;2010年01期

7 王宇平;李英华;;求解TSP的量子遗传算法[J];计算机学报;2007年05期

8 蒋勇;谭怀亮;李光文;;基于量子遗传算法的XML聚类方法[J];计算机应用;2011年02期

  本文关键词：基于振动信号的滚动轴承故障诊断技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：311852