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《上海交通大学》 2006年
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基于循环平稳信号处理的滚动轴承故障诊断方法研究

周福昌  
【摘要】: 滚动轴承是机械设备中常用、关键的零部件,其工作状态是否正常直接关系到整台机组乃至整条生产线的生产质量和安全。研究滚动轴承的监测和诊断技术,对于避免重大事故及变革维修体制等具有重要的理论研究价值和实际应用意义。 本文在分析了滚动轴承现有诊断技术的基础上,根据滚动轴承近似对称的结构特征及其旋转的工作方式,针对当轴承元件出现损伤时,由损伤点引起冲击调制使观测到的振动信号表现出循环平稳性这一现象,深入研究了基于循环统平稳信号处理的滚动轴承振动信号特征提取方法。具体内容如下: 1)研究了一阶循环统计量。基于旋转机械振动中常见的调幅振动信号模型,证明了这类信号的循环平稳性。对比了循环均值和时域同步平均分析,指出这两者在提取信号中的一阶周期性特征信息方面具有相同的效果,但是二者的理论基石却完全不一样。对时域同步平均方法予以改进,得到循环时变同步平均方法,该方法能够更全面地反映一阶多周期信号中的多周期特征。研究还指出,循环均值不能实现对调幅信号的解调功能,因此不适合用来分析调幅信号。 2)深入研究了循环自相关函数的解调性能。对比循环自相关函数解调、基于Hilbert变换的包络解调及平方解调,指出了它们虽在解调时具有相似的功效,但却存在本质上的差异:循环自相关函数是通过非线性二次变换和循环因子的共同作用获取循环平稳信号中的周期成分,将调幅信息直接解调到循环频率轴上;包络解调法有解调功能,却忽略了载波信息;而平方解调则是通过平方变换,实现对信号解调。包络解调和平方解调都只是实现了循环自相关函数解调的局部功能。 3)对循环自相关函数在特定循环频率处的切片信息进行了研究。对比了循环自相关函数的模、实部和虚部切片分析。结果表明:循环自相关函数模的切片分析可以在不同循环频率处获取到调幅振动信号中的不同特征信息,并且在某些特定的循环频率处,可提取出单一的特征频率成分。在理论研究和仿真分析的基础上,找出了循环自相关函数模的切片分析的一般性规律。 4)研究了谱相关密度函数。引入时域平滑循环周期图法,用于获取循环平稳信号的谱相关密度函数。谱相关密度函数通常可以采用对称与非对称两种变换形式加以实现。不同的变换形式会对谱相关密度函数的信息具体表现形式产生影响。推导了谱相关密度函数的一般表达式,给出了一般换形式下谱相关密度函数分布规律图。同时研究指出尽管变换形式不同,但是谱相关密度函数反映的信息特征实质是一样的,都可以揭示出循环平稳信号中的全部信息。 5)针对故障滚动轴承冲击调幅振动信号的特点,改进了循环平稳度的定义,用于判别非平稳信号中包含周期成分强弱的程度。针对具有不同循环平稳度的非平稳信号,研究指出要采用不同的信号分析与处理方法,才能有效地识别和诊断。 6)噪声干扰是信号特征提取中会遇到的一个重要问题,本文探讨性研究了白噪声对循环谱密度的影响,指出了二阶循环统计量对加性白噪声的渐进免疫性能。 7)本文也研究了高阶循环统计量理论及其实现方法。在理论研究的基础上,本文对比了二阶统计量、高阶统计量和循环统计量的一些性能指标,指出高阶循环统计量具有更好的抗噪声干扰性能。将二阶循环统计量的切片分析理论引入到高阶循环统计量分析中,能够更加直观地将信号的高阶循环统计量分布表述出来,为高阶循环统计量的工程应用奠定了一定的基础。但是,高阶循环统计量具有算法复杂、计算效率低等缺陷,在一定的程度上限制了其实用性。 8)鉴于二阶循环平稳分析对白噪声的渐进免疫性、对有色噪声的敏感性以及高阶循环平稳分析的计算复杂性,传统的循环平稳分析方法对几乎循环平稳信号的循环平稳特征提取存在缺憾。本文根据Morlet小波自身的特点以及连续小波变换的优越性,针对弱冲击调制信号,采用最小熵Morlet匹配小波基选择原理选择适合提取冲击特征的小波基,利用最大似然估计阈值消噪方法,实现弱冲击信号的冲击特征强化。对于旋转机械早期故障而言,因为早期故障引起的弱冲击调制导致了几乎循环平稳现象,利用基于Morlet小波的弱冲击信号冲击特征强化方法,强化这类几乎循环平稳信号的循环平稳特征,从而为这类信号有效地进行循环平稳分析奠定了基础。 9)本文还研究了故障滚动轴承的循环平稳振动模型,在传统振动模型基础上,本文引入冲击的幅值、周期以及响应等三个时变量因子,得到了可以模拟内圈、外圈以及滚动体等故障的综合振动模型。新模型与传统模型相比,更加贴近故障滚动轴承的实际情况。并通过仿真实验,证明了该模型的循环平稳性。 10)最后,本文进行了大量的实验研究,对不同类型故障的滚动轴承,对比了传统功率谱分析、包络分析、平方解调分析、二阶循环平稳分析、循环双谱分析,基于Morlet小波的循环平稳特征强化分析等分析方法的分析结果,论证了理论研究成果的正确性和有效性。将循环统计量分析方法和改进的BP神经网络相结合,构建了一个滚动轴承故障智能诊断系统,为滚动轴承的智能诊断提供了一种新的解决思路。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TH165.3

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 姜锐红;唐良宝;;基于循环谱密度函数的滚动轴承故障诊断[J];轴承;2008年12期
2 唐良宝;姜锐红;;基于FFT的循环自相关函数算法在滚动轴承故障诊断中的应用[J];轴承;2009年09期
3 王小卉;杨洁明;;EMD与二阶循环平稳分析在电动机轴承故障诊断中的应用[J];轴承;2010年11期
4 李曙光;张梅军;陈江海;;基于小波包和分形盒维数的滚动轴承故障诊断[J];机械;2010年08期
5 李兴林;张仰平;曹茂来;张燕辽;陆水根;李建平;;滚动轴承故障监测诊断技术应用进展[J];工程与试验;2009年04期
6 李曙光;刘波;韩思晨;王斌;;EMD降噪和关联维数相结合在滚动轴承故障诊断中的应用[J];液压气动与密封;2011年04期
7 王小卉;杨洁明;;EMD算法和循环平稳理论在机械故障诊断中的应用[J];湛江师范学院学报;2011年03期
中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 侯者非;强噪声背景下滚动轴承故障诊断的关键技术研究[D];武汉理工大学;2010年
2 潘玉娜;滚动轴承的性能退化特征提取及评估方法研究[D];上海交通大学;2011年
3 刘海宁;基于稀疏编码的设备状态识别及其重型轧辊磨床监测应用[D];上海交通大学;2011年
4 王志阳;约束独立成分分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用[D];上海交通大学;2011年
5 张海滨;循环平稳声场的非共形面近场声全息理论与实验研究[D];上海交通大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 赵长生;滚动轴承故障特征增强方法与状态预测研究[D];大连理工大学;2010年
2 吴桂远;基于二元树复小波变换的振动信号特征提取[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 周方明;基于分形分析的轴承故障状态分类研究[D];中国科学技术大学;2011年
4 姚百惠;故障滚动轴承的转子系统基座振动响应特性分析[D];湖南科技大学;2011年
5 周徐宁;基于特征加权连续隐马尔可夫模型的故障诊断方法研究[D];上海交通大学;2012年
6 郭宙;流动轴承故障模式识别方法研究[D];北京化工大学;2011年
7 苏东;基于循环谱的电动滑轨舒适性测试与分析[D];苏州大学;2011年
8 苏宝定;滚动轴承振动检测与智能诊断系统研究[D];大连理工大学;2009年
9 吕雯雯;基于信号相干统计理论的周期性信号检测[D];吉林大学;2009年
10 姜锐红;基于循环平稳的滚动轴承早期故障诊断应用研究[D];桂林电子科技大学;2009年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 姜鸣,陈进,秦恺;循环周期图在滚动轴承故障诊断中的应用[J];机械科学与技术;2002年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郭业才;赵俊渭;;奇数阶累积量的计算优化及其应用[J];兵工学报;2006年06期
2 严荣国;颜国正;杨帮华;;基于1.5维谱的脑电非线性相位耦合分析[J];北京生物医学工程;2006年02期
3 仪晓可,黄建国,张群飞;基于四阶累量的三次相位耦合特性分析[J];船舶工程;2000年03期
4 窦慧晶,王树勋,汪飞;二维三次非线性相位耦合的切片谱分析[J];吉林大学学报(信息科学版);2003年03期
5 李智,陈祥初,刘政波;包络分析及其在设备故障诊断中的应用[J];测试技术学报;2002年02期
6 李成贵;粗糙表面的双相干谱分析[J];测试技术学报;2003年03期
7 李力,屈梁生;循环域解调方法在滚动轴承故障诊断中的应用[J];轴承;2003年10期
8 董建宁,申永军,杨绍普;轴承故障诊断中的信号处理技术研究与展望[J];轴承;2005年01期
9 陆爽;基于双谱分析的滚动轴承故障模式识别[J];轴承;2005年05期
10 康海英;祁彦洁;栾军英;郑海起;;基于小波包和阶次包络谱的轴承故障诊断[J];轴承;2007年02期
中国重要会议论文全文数据库 前5条
1 梁红;陈毅辉;;实际舰船噪声提取和分类识别的汇编实现[A];2006’和谐开发中国西部声学学术交流会论文集[C];2006年
2 李广峰;张伏龙;刘洋;;基于二阶循环谱技术提取传动系齿轮、轴承故障特征[A];2009中国仪器仪表与测控技术大会论文集[C];2009年
3 段鸿杰;王龙;童志远;;振动噪声技术应用于故障诊断领域综述[A];2005年全国机械可靠性学术交流会暨“车辆与工程装备质量与可靠性论坛”论文集[C];2005年
4 吴峰崎;孟光;张桂才;;基于高级统计量的碰摩不对中故障特征提取[A];设备监测与诊断技术及其应用——第十二届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2005年
5 陈英涛;康海英;;基于阶次双谱和EMD的滚动轴承故障诊断研究[A];探索 创新 交流——第五届中国航空学会青年科技论坛文集(第5集)[C];2012年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 单光坤;兆瓦级风电机组状态监测及故障诊断研究[D];沈阳工业大学;2011年
2 蒋玲莉;基于核方法的旋转机械故障诊断技术与模式分析方法研究[D];中南大学;2010年
3 鞠萍华;旋转机械早期故障特征提取的时频分析方法研究[D];重庆大学;2010年
4 赵慧敏;柴油机非稳态振动信号分析与智能故障诊断研究[D];天津大学;2010年
5 侯俊剑;基于声像模式识别的故障诊断机理研究[D];上海交通大学;2011年
6 王志阳;约束独立成分分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用[D];上海交通大学;2011年
7 郑海波;非平稳非高斯信号特征提取与故障诊断技术研究[D];合肥工业大学;2002年
8 崔博文;电动机变频调速系统故障检测与诊断技术研究[D];西北工业大学;2002年
9 郭业才;基于高阶统计量的水下目标动态谱特征增强研究[D];西北工业大学;2003年
10 郑建明;基于HMM的多特征融合钻头磨损监测技术的研究[D];西安理工大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
2 范韶梅;杭钢滚动轴承振动监测与故障诊断技术的研究与应用[D];江西理工大学;2010年
3 王旭峰;基于倒频谱分析法的滚动轴承故障诊断研究[D];昆明理工大学;2010年
4 王凡重;基于小波神经网络和支持向量机的电机故障诊断与研究[D];太原理工大学;2011年
5 孙斐;基于两相电流互高阶累积量的电机故障特征检测方法研究[D];大连海事大学;2011年
6 王春林;基于EMD的齿轮箱故障特征信息提取研究[D];石河子大学;2010年
7 左长青;基于全矢谱的齿轮系统故障诊断方法研究[D];郑州大学;2011年
8 孙小帅;大型游乐设施的安全评价和状态检测[D];郑州大学;2011年
9 任锴胜;基于DSP的嵌入式煤矿提升机天轮轴承故障诊断系统研究[D];山东大学;2011年
10 刘艳杰;基于高阶谱提取地震子波方法的研究[D];成都理工大学;2011年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 文祥荣,智浩,缪龙秀;基于模态分析法的结构动载荷识别研究[J];北方交通大学学报;2000年04期
2 杨定新;胡茑庆;温熙森;;一种非线性振子的电路模拟及其在微弱信号提取中的应用[J];兵工学报;2006年02期
3 张建宇;高立新;崔玲丽;王双启;王国栋;;基于小波消噪技术的轧机轴承早期故障诊断[J];北京工业大学学报;2006年08期
4 张琳;黄敏;;基于EMD与切片双谱的轴承故障诊断方法[J];北京航空航天大学学报;2010年03期
5 马波,魏强,徐春林,江志农;基于Hilbert变换的包络分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J];北京化工大学学报(自然科学版);2004年06期
6 李洪;孙云莲;;基于EMD虚拟通道的ICA算法在信号消噪中的应用[J];北京邮电大学学报;2007年05期
7 李兴林,王成焘;滚动轴承弹流润滑的新进展[J];轴承;1999年03期
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9 段红,叶强,李兴林;基于BP网络的滚动轴承剩余寿命多因素分析[J];轴承;2000年01期
10 李柱国,高雪官,李兴林,李华彪,吴斯奇;轿车前轮毂轴承早期失效与配合精度的相关性分析[J];轴承;2000年02期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 盖强;局域波时频分析方法的理论研究与应用[D];大连理工大学;2001年
2 胡劲松;面向旋转机械故障诊断的经验模态分解时频分析方法及实验研究[D];浙江大学;2003年
3 赵联春;球轴承振动的研究[D];浙江大学;2003年
4 赵冲冲;基于支持向量机的旋转机械故障诊断[D];西北工业大学;2003年
5 陆爽;基于现代信号分析和神经网络的滚动轴承智能诊断技术研究[D];吉林大学;2004年
6 苏荣华;随机参数结构的模态分析及其应用的研究[D];辽宁工程技术大学;2005年
7 程军圣;基于Hilbert-Huang变换的旋转机械故障诊断方法研究[D];湖南大学;2005年
8 杨宇;基于EMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究[D];湖南大学;2005年
9 杨定新;微弱特征信号检测的随机共振方法与应用研究[D];国防科学技术大学;2004年
10 谢平;故障诊断中信息熵特征提取及融合方法研究[D];燕山大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘冬;基于振动信号处理的旋转机械故障诊断[D];上海交通大学;2010年
2 赵凌燕;滚动轴承—转子系统的非线性动力学研究[D];西北工业大学;2003年
3 万良虹;基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法研究[D];华北电力大学(北京);2004年
4 胡爱玲;高速电主轴动静态特性的有限元分析[D];广东工业大学;2004年
5 张朝众;机械系统故障特征信息提取的独立分量分析方法研究[D];国防科学技术大学;2003年
6 许俊峰;空气中被动声目标检测及降噪算法研究[D];西北工业大学;2005年
7 关晓勇;基于奇异值分解的状态监测与故障诊断方法研究[D];大连理工大学;2005年
8 张国远;基于PC机的滚动轴承自动检测与故障诊断系统[D];浙江大学;2005年
9 孙良环;基于希尔伯特变换的扭振测量方法及其在齿轮故障诊断中的应用[D];太原理工大学;2005年
10 李昊;基于小波循环自相关分析方法的滚动轴承振动信号处理技术的研究[D];中南大学;2005年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 傅小波;刘仁德;李兴林;;大型重载钢包回转轴承故障诊断方法[J];轴承;2011年01期
2 马龙;吴新跃;郭文勇;;非共形面声全息采样数据信息量建模与测点优化[J];湖北工业大学学报;2011年03期
3 张丰华;;液环真空泵故障分析及防护[J];化工机械;2011年02期
4 马龙;吴新跃;郭文勇;;逆边界无网格法声源识别的理论与实验[J];海军工程大学学报;2012年02期
5 王征兵;刘忠明;;滚动轴承扩展寿命计算方法及影响因素研究[J];机械传动;2011年12期
6 卞皓玮;张继勇;张苏新;郭鑫;;基于LabVIEW的双馈风力发电机组在线谐波分析研究[J];机电工程;2012年07期
7 张梅军;陈灏;曹勤;王闯;;EMD分解、分形理论和RBF神经网络相结合的轴承智能故障诊断研究[J];机械;2012年11期
8 刘春雨;;浅议电动机轴承的常见故障与修理策略[J];机电信息;2012年33期
9 刘志军;陈捷;;回转支承的故障监测诊断技术研究[J];现代制造工程;2011年11期
10 刘扬;曾鹏;尚志军;张华良;;第三十章 基于WIA技术的滚动轴承振动监测与故障诊断系统[J];仪器仪表标准化与计量;2011年06期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 侯俊剑;基于声像模式识别的故障诊断机理研究[D];上海交通大学;2011年
2 鲁帆;基于协整理论的复杂动态工程系统状态监测方法应用研究[D];南京航空航天大学;2010年
3 隋文涛;滚动轴承表面损伤故障的特征提取与诊断方法研究[D];山东大学;2011年
4 嵇建飞;声障板对矢量传感器指向性的影响研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈夔蛟;基于振动信号的滚动轴承故障诊断研究[D];西安电子科技大学;2011年
2 周莹;基于MIV特征筛选和BP神经网络的滚动轴承故障诊断技术研究[D];北京交通大学;2011年
3 陈景伟;集成传感器的高速滚动轴承状态监测装置研制[D];哈尔滨工业大学;2010年
4 姚百惠;故障滚动轴承的转子系统基座振动响应特性分析[D];湖南科技大学;2011年
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7 孙君;乳化液泵站机械故障诊断研究[D];山东科技大学;2011年
8 苏东;基于循环谱的电动滑轨舒适性测试与分析[D];苏州大学;2011年
9 赵一帆;HJT517G三牙轮钻头故障诊断实验研究[D];中国石油大学;2010年
10 解廷旺;球轴承振动试验与分析研究[D];大连理工大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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7 陈进;信号处理在机械设备故障诊断中的应用(连载)[J];振动与冲击;1999年04期
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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7 陈全东;干式复合“粘边”故障诊断[N];中国包装报;2003年
8 龚献荣;大型天然气装置实现网络化监测[N];中国化工报;2005年
9 周传勇 杜慧;济钢网络化设备点检与故障诊断管理系统上线运行[N];世界金属导报;2008年
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3 曹龙汉;柴油机智能化故障诊断技术研究[D];重庆大学;2001年
4 隋文涛;滚动轴承表面损伤故障的特征提取与诊断方法研究[D];山东大学;2011年
5 张君;小波分析技术在汽轮机故障诊断中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2005年
6 徐德友;粗集信息分析在故障诊断中的应用及自修复飞行控制系统效能评估[D];南京航空航天大学;2002年
7 刘思远;信息融合和贝叶斯网络集成的故障诊断理论方法及实验研究[D];燕山大学;2010年
8 黄伟国;基于振动信号特征提取与表达的旋转机械状态监测与故障诊断研究[D];中国科学技术大学;2010年
9 唐静远;模拟电路故障诊断的特征提取及支持向量机集成方法研究[D];电子科技大学;2010年
10 冯志鹏;计算智能在机械设备故障诊断中的应用研究[D];大连理工大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 席文静;基于振动检测的潜油电泵机组故障诊断的研究[D];中国石油大学;2008年
2 黄建鸿;基于小波包分析的滚动轴承故障智能诊断[D];南昌大学;2005年
3 程晓盛;基于Agent和支持向量机的远程智能诊断技术研究[D];燕山大学;2006年
4 李少军;滚动轴承故障诊断的多参数融合特征提取方法研究[D];北京交通大学;2011年
5 王轶;基于数据挖掘的机车牵引变流器故障诊断[D];西南交通大学;2005年
6 李永进;基于小波分析的故障诊断系统的研究与实现[D];武汉科技大学;2005年
7 吴德华;列车滚动轴承故障诊断与监测系统研究[D];中南大学;2005年
8 牛峻峰;基于小波的某水下运载器振动信号的分析研究[D];中北大学;2009年
9 王梦卿;基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统[D];东北大学;2005年
10 王春光;基于小波分析的图像特征提取方法研究[D];国防科学技术大学;2004年
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