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基于相关分析和共振解调技术的滚动轴承故障诊断方法研究

滚动轴承是应用较为广泛的旋转机械零部件,故监测滚动轴承的工作状态,避免发生严重事故,具有重要的经济价值和现实意义。轴承故障的诊断可有效预防突发性事故的发生,是机械系统安全运行的重要保证。因此,本文以滚动轴承为研究对象,从轴承振动信号的处理着手,针对滚动轴承特征频率提取的问题,进行了一系列的研究工作。主要内容如下:首先,在理论分析和工程应用的基础上,系统阐述了本课题的选题背景和研究意义,对滚动轴承离线与在线诊断方法及各方法在滚动轴承故障特征提取中应用的研究现状、研究进展与发展趋势进行了较为全面的阐述。之后根据机械故障诊断理论阐述轴承各部分故障的特征频率的计算方法。其次,为了克服传统电压型共振解调电路中,运算放大器转换速度较低和二极管的非线性特性这两个方面的制约,文章提出了一种改进型共振解调器模拟电路,通过采用第二代电流传输器(CCII+)以及偏置电压补偿,改善了传统电压型共振解调器中包络检波器的性能,使该设计方法在处理高频故障信号  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>

上海师范大学
上海师范大学

基于EMD和共振解调的滚动轴承故障诊断方法研究

滚动轴承是旋转机械的重要零部件之一,其工作状态直接决定机械系统的性能及运行工况。在实际的工程实践中,滚动轴承的一个微小故障轻则可能导致生产线的停机,重则还可能损坏设备并造成严重的经济损失。因此,开展滚动轴承故障诊断与预报的研究对避免重大事故、变革维修体制和促进经济发展等都具有重要的现实意义。本文介绍了滚动轴承的机械结构、振动机理、故障形式及成因和故障特征等。详细研究了故障诊断领域应用较多的理论和方法,这些方法包括特征参数判别诊断法、共振解调诊断法、基于Hilbert-Huang变换的诊断法。本文利用振动法采集滚动轴承的故障信号,并搭建了现场试验台进行信号采集。通过对共振解调技术和Hilbert-Huang变换的研究发现:基于传统的共振解调技术的诊断方法存在带通滤波参数(中心频率和滤波带宽)需要预先确定和固定的滤波频带具有局限性等缺陷,而基于Hilbert-Huang变换的诊断方法虽然能够同时从时间尺度和频率尺度很好的描述信号的变...  (本文共72页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

基于共振解调理论的滚动轴承故障诊断仪研究

旋转机械中,轴承作为支撑转子的核心部件,对整个机械系统的稳定性和可靠性影响很大。状态监测与故障诊断系统包括在线和离线监测与诊断系统,在线系统成本高昂、管理和维护不易,离线系统不能实时监测与诊断,存在安全隐患。本文针对于中小型机械设备,以滚动轴承为对象,研究一款便携式、成本低廉、稳定性高、能够对设备进行实时监测与诊断的仪器。本文的主要内容包括滚动轴承故障诊断相关理论的研究和故障诊断仪的实现过程。在理论研究中,阐述了滚动轴承的失效形式与振动信号特征,从滚动轴承结构入手,在频域上分析了故障产生的机理,得出故障特征频率的估算公式。故障诊断方法包括了时域和频域诊断方法,时域诊断方法又包括了时域指标阈值诊断和振动烈度诊断,都属于自动诊断方法。本文选用共振解调技术作为频域诊断方法,重点探究了共振解调技术的原理和实现。共振解调的核心技术是解调技术和共振带的确定,剖析了希尔伯特解调的原理和实现过程,引入谱峭度来表征振动冲击的程度,从而确定最佳共振...  (本文共96页) 本文目录 | 阅读全文>>

中央民族大学
中央民族大学

滚动轴承故障智能诊断方法的研究及应用

随着现代科学技术的不断发展,现代设备的结构越来越复杂,功能越来越完善,自动化程度越来越高,系统集成的规模越来越大。因此,对设备的性能识别和故障诊断技术的要求越来越高。滚动轴承作为各类旋转机械中最常用的通用零部件之一,也是旋转机械易损件之一。滚动轴承故障诊断的理论、方法和应用得到特别的重视。本文详细分析和讨论了滚动轴承诊断的常用方法。这些传统的方法主要基于振动分析诊断方法的基本原理和方法。在充分讨论和分析滚动轴承的各种振动信号分析方法,包括时域分析、频域分析和时频分析以及各种时、频域特征提取方法,以及新近发展的滚动轴承状态识别方法中神经网络分类器和支持向量机的基本原理后,提出了新的轴承振动信号分析方法及状态识别方法,对新方法的理论进行深入研究,并研制了分析程序,应用实际数据进行数值试验的应用研究。本文关于新方法的研究和应用工作主要包括两个部分:(1)吸取传统共振解调技术的主要思想,结合自适应短时傅立叶方法,提出一种新的振动信号分析...  (本文共57页) 本文目录 | 阅读全文>>

华东交通大学
华东交通大学

滚动轴承冲击类故障特征增强的非局部均值算法研究

轴承是旋转机械中最重要的零部件之一,常处于高速重载的恶劣环境,是最易出现故障的零部件,成为故障诊断技术的主要研究对象。当前的故障诊断技术尚无法完美解决实际生产中的各类问题,仍存在许多亟待解决的关键性难题。故障特征增强技术是故障诊断的基础,直接决定着后续诊断结果的准确性。当前的故障特征增强技术如最小熵解卷积、谱峭度等方法还不够成熟,尚不能满足实际生产需求,国内外学者在完善这些算法的同时也期待新方法的提出以突破现有的技术瓶颈,这对故障诊断技术的发展有着极其重要的意义。本文在分析国内外故障诊断技术研究现状的基础上,主要针对滚动轴承振动信号的诊断,深入探究了非局部均值算法(Non-local Mean,简称NLM)在轴承故障诊断中的应用可行性问题,旨在为故障诊断技术提供一种抗噪性能好、诊断能力强的故障特征增强新方法和新技术。针对非局部均值算法的一维化问题,本文在应用于二维图像数据处理的非局部均值算法的理论基础上,提出将该算法利用像素与结...  (本文共88页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉科技大学
武汉科技大学

轴承智能故障诊断系统的设计与搭建

滚动轴承作为大型机械设备的常用部件,其状态的正常与否直接影响到设备的安全运行,因此对滚动轴承故障诊断技术进行研究具有十分重要的理论意义和使用价值。本文针对重要的机械设备巡检所使用的故障诊断仪检测功能少、诊断能力差、携带不便等问题,研究并设计了一款轴承智能故障诊断系统,该系统以数据采集仪和Android平台为基础,结合自适应共振解调技术和支持向量机方法,取得了良好的诊断效果。本文的主要工作如下:(1)自适应共振解调技术的研究。本文针对共振解调技术带通滤波器的选择问题,引入复合指标和粒子群算法对滤波参数的确定过程进行优化。先通过峭度确定最优滤波参数的可能范围,然后以故障脉冲能量因子作为适应度函数,使用PSO算法寻优得到最优带通滤波器。对以上方法进行了数字仿真,并采集实际信号进行了故障特征频率提取实验,结果表明该方法能有效提取早期微弱故障冲击。(2)采用支持向量机对滚动轴承故障诊断的研究。本文针对SVM在滚动轴承故障诊断中的参数选择和...  (本文共73页) 本文目录 | 阅读全文>>