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《昆明理工大学》 2010年
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基于倒频谱分析法的滚动轴承故障诊断研究

王旭峰  
【摘要】:倒频谱分析法是基于傅里叶变换的一种故障诊断方法,该方法在对周期信号的检测方面具有较强的辨析能力,它主要利用傅里叶变换将原始信号中的周期成分转变成离散型的谐波信号,并且在变换过程中与对数转换相结合以防止振动能量较弱的周期成分被忽略。 轴承的疲劳剥落故障是化工机械的主要故障之一。当轴承某处结构出现疲劳剥落故障时,故障的振动特征信号在主轴旋转的作用下以周期性呈现,应用倒频谱分析能有效检测其中故障信号。在轴承故障诊断过程中,变换后的故障特征谐波信号与轴承其它结构的故障频率相近时就会产生干扰效果,而且内圈的干扰信号较强,这对于故障的准确定位有一定的难度。 本文利用倒频谱分析法对轴承疲劳剥落故障进行诊断研究,在对倒频谱分析过程进行详细理论研究的基础上,阐述了该方法在对轴承不同位置故障信号进行处理过程中的优缺点。最后通过对倒频谱分析法的优化来解决干扰问题。主要的研究工作及成果如下: (1)方法研究倒频谱分析法的分析过程主要包括两次傅里叶变换。第一次变换对信号中的周期成分进行检测,并以功率谱形式呈现。在功率谱中存在许多边频信号,边频信号是以原始周期信号频率为间距的周期信号,故障特征频率也被反映在某一类边频信号的间距中。对功率谱作对数转换可以减少边频信号的忽略。第二次傅里叶变换将功率谱中的边频信号间距转换成倒频谱,倒频率的倒数即为原始周期信号的振动频率。将检测的周期信号频率与故障特征频率比对可得故障位置。 (2)对象研究当轴承出现疲劳剥落时,在主轴旋转的作用下其故障信号以周期信号呈现,且各结构的缺陷故障频率可由轴承的工作参数计算确定。通过对诊断方法和诊断对象的理论研究得出倒频谱分析在轴承疲劳剥落故障诊断中的可取性。 (3)实验研究为了验证理论研究的可行性,需采集运行中的故障振动信号作为分析验证的原始信号。本文的诊断对象为NU205外圈、滚珠和内圈缺陷故障轴承,以QPZZ-11旋转机械综合故障模拟实验台作为轴承运转平台,由PXI-1042Q高性能声振测试系统采集其运作时的振动信号。采集过程中传感器和采样频率是两个非常重要的因素,传感器参数和摆放位置将影响信号采集的干扰和误差,而过低的采样频率使信号出现失真和频混现象,最终导致诊断结果的偏差。 (4)故障分析利用倒频谱分析法对实验数据进行分析。首先通过轴承外圈缺陷故障信号与无故障信号分析过程的比对来详细说明倒频谱分析法的实际分析过程。在轴承外圈细化倒频谱图中,出现了故障特征倒频率,转换成频率后与轴承特征频率进行比对确定外圈缺陷故障频率,但是整体倒频谱中却存在谐波干扰。在对轴承滚珠故障以及内圈故障进行分析时,倒频谱图中同样伴随着谐波及噪声干扰信号,容易造成对故障位置的误判。 (5)方法优化结合谱分析的特点提出了对倒频谱进行第三次傅里叶变换的优化方法,该方法不仅去除了噪声信号,并且能有效的辨别谐波与原始信号。此外,通过轴承滚珠和内圈的故障分析进一步证明了该方法在分辨谐波与消除故障方面的优势,最终实现轴承疲劳剥落故障的精确定位。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TH133.33;TH165.3

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