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《大连交通大学》 2017年
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基于角度域循环平稳分析的滚动轴承故障诊断方法研究

赵兴  
【摘要】:在当今科学技术飞速发展的大背景下,机械设备向着大型化、复杂化、精密化的方向发展,在人们的生活中扮演着越来越重要的角色;其中,轴承和齿轮作为旋转机械轴系关键部件扮演着重要的作用,旋转机械的正常运转很大程度上依靠轴承、齿轮的正常运转。若能及早的发现、预测轴承和齿轮的故障,将对机械的安全生产带来极大的益处,同时也能避免由机械故障带来的生命财产损失。因此,对轴承和齿轮的运行状态进行监控和早期故障诊断尤为重要。本文以轴承及齿轮的振动为研究对象,经过查阅大量的国内外文献和实际数据采集分析过程中发现,旋转机械在运行的时候,特别是在发生缺陷的时候,总是出现转速不平稳状态,而目前基于时间的采集方式都是基于平稳的实验对象而言,这就会影响测量结果进而影响数据分析的准确性,因此,结合旋转机械运动的不平稳特性,本文提出了一种基于角度域的数据采集、分析方法修正这种误差,并且以引入当量转速的方式,将角度重采样后的信号调理回时域信号,令分析信号具有普遍意义。同时,发现角度域重采样后轴承及齿轮运动时振动信号符合循环平稳特性,继而将角度重采样方法与循环平稳理论相结合,建立了基于角度域的轴承及齿轮的循环平稳模型,分析故障时轴承及齿轮的循环平稳特性,以达到早期故障故障识别的目的,最终,利用仿真信号、旋转机械故障诊断平台以及工程实例验证基于角度域方法的准确和正确性。结果证明,该方法能够实现轴承和齿轮的故障早期诊断,并且根据规律总结出了一套针对循环平稳方法的诊断流程。本文首先介绍了循环平稳信号定义,在此基础上给出了循环平稳信号一阶、二阶的分析函数原理与计算方法,并给出了循环谱相关密度函数的一些性质:包括循环谱的支撑域以及基于循环平稳信号的采样定理,为后续的理论分析及实验分析提供了理论基础。其次,对轴承、齿轮及旋转设备运行时状态进行分析,发现目前时域的采集方式在一定情况下存在着局限性,针对这种不平稳状态,提出了一种基于角度域的数据采集方法,通过实验对比,证明了此方法在旋转部件振动信号采集过程中较现有的基于时间域的采集方法的优越性,证实了此方法更为可靠,是一种有效避免因旋转不平稳造成时间域信号不平稳的方法,能够应用于实践中。再次,分析了旋转故障发生时的特点,发现其符合循环平稳特性,建立了随机模型,并利用Wold同构证明了循环平稳的完整性、遍历性;经过查阅大量的文献以及实验分析发现,旋转机械在振动时,特别是发生故障时会发生频率调制、幅值调制单一或同时存在的调制现象,且可能出现多个调制源,针对这种状况利用仿真信号验证了循环平稳方法的优越性。最后,建立了轴承及齿轮的循环平稳数学模型,结合其特征频率及故障特点,给出循环平稳分析方法下轴承及齿轮故障时的循环平稳密度谱特征,为故障诊断提供有力的理论依据。通过对无故障轴承、滚动体故障轴承、内环故障轴承及外环故障轴承的数据对比和无故障齿轮、断齿、裂纹及磨损的数据对比,工程信号角度重采样后的循环平稳分析对比,验证了基于循环平稳分析方法的可行性、可靠性及准确性,给出了基于循环平稳诊断方法的故障诊断流程,说明基于循环平稳的轴系关键部件故障诊断方法是可靠的、准确的,能够广泛应用于轴系故障诊断中,是一种着实有效的故障诊断方法。本文从循环平稳理论、旋转机械的故障机理、角度域采样方法、调制信号的仿真分析、轴承和齿轮的循环平稳建模、故障诊断平台实验及工程实例分析等多个角度分析证明了循环平稳方法适用于轴承和齿轮等旋转机械的故障诊断,能够及早、准确、可靠的识别出故障特征,在计算机科学飞速发展的将来必将能够实际应用于旋转机械的状态监控与故障诊断之中,为机械设备和生命财产安全提供安全保障。
【学位授予单位】:大连交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TH133.33

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