基于案例推理的滚动轴承故障诊断

中南大学硕士学位论文基于案例推理的滚动轴承故障诊断姓名：张振飞申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：夏利民20080625基于案例推理的滚动轴承故障诊断作者：张振飞学位授予单位：中南大学相似文献(10条)1.期刊论文夏利民.谷士文.宁国英基于小波包分析的货车滚动轴承故障诊断-中国铁道科学2002,23(6)铁路车辆滚动轴承故障的不解体诊断,对于提高轴承诊断效率,减轻操作人员的劳动强度和保证铁路运输的安全是至关重要.结合小波包分解和加权K近邻法提出了一种新的货车滚动轴承不解体故障诊断方法.首先利用小波包对滚动轴承的振动加速度信号进行分解,得到滚动轴承动态信号在不同频带的能量,并以此作为滚动轴承的特征向量;然后采用加权K近邻法对滚动轴承进行故障诊断.对197726型货车滚动轴承在轮对不解体条件下进行了诊断实验,结果表明该方法能准确地检测出滚动轴承外圈、内圈及滚子的局部缺陷,并且诊断速度快,完全满足实时诊断要求.2.期刊论文曾庆虎.邱静.刘冠军.张勇.ZengQinghu.QiuJing.LiuGuanjun.ZhangYong基于小波相关滤波法的滚动轴承早期故障诊断方法研究-机械科学与技术2008,27(1)目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法研究已经很多,但是这些方法对于强噪声背景下的早期故障微弱信号特征提取效果并不理想.为此,提出了适用于强噪声背景的小波相关滤波滚动轴承早期故障诊断方法.该方法将小波相关滤波降噪方法和Hilbert包络细化谱分析相结合:对被测信号进行小波相关滤波降噪处理,对降噪处理后的高频段尺度域的小波系数进行Hilbert包络细化谱分析.该方法在滚动轴承的早期故障诊断中的试验结果表明,该方法与直接小波系数包络谱诊断方法相比,较大地增强了对滚动轴承早期故障诊断的能力,在强噪声背景下有效地提取出滚动轴承的早期故障频率.3.学位论文江广波BJ2020N齿轮变速箱滚动轴承故障诊断2007近年来，机械设备故障诊断技术在国内外得到了较大的发展，在国民生产中起到了重大的作用。本文选题于生产设备中常见的滚动轴承故障，根据对滚动轴承元件有损伤时产生的振动信号计算所得特征频率，与采用频谱分析仪实际分析得到的结果比较来判断滚动轴承是否有故障，判断参数主要是频率和幅值，判断手段是利用共振解调、小波分析进行滚动轴承故障信息的处理，提取频率、幅值和其它相关信息。本文在总结和汲取他人研究成果的基础上，利用功率谱、共振解调和小波分析方法，从滚动轴承外部振动信号中获取故障特征信息，有效地实现了滚动轴承的故障诊断。滚动轴承是设备中最重要的零件之一，它的运行状态往往直接影响到整台机器的性能，如精度、可靠性、寿命等。轴承缺陷会导致机械设备的剧烈振动和产生强大刺耳的噪音，严重时会引起设备的损坏、生产的停止以及重大机械事故。随着设备自动化程度和设备复杂程度的提高，以及工程领域大型旋转机械的广泛应用，都要求对设备有很高的安全性和故障预测性，同时也对新的故障诊断方法提出了要求。因而对轴承进行状态检测和故障诊断具有重要的实际意义，这也是机械故障诊断领域的重点。滚动轴承故障振动信号一般呈现调制特征，对测得的振动信号进行解调是其诊断的关键。共振解调技术尤其适用于轴承故障的早期诊断。因为早期故障非常轻微，它引起的冲击脉冲强度非常小，所以其振动响应信号的故障特征很不明显，用一般方法很难辨别出来。采用共振解调技术由于放大(谐振)和分离(带通滤波)了故障特征信号，极大地提高了信噪比，所以能比较容易地诊断出故障来。共振解调技术基于FFT变化，对于平稳信号非常有效，不便于分析瞬时突变的非平稳信号。小波分析利用不同的小波基构成的小波函数，对于瞬时突变的非平稳信号非常有效。本文针对轴承破损和剥落两种典型故障，采用共振解调技术来识别故障的存在与否，理论基础成熟，实现方便，效果明显，从小波分析的结果验证来看，准确性高。本文首先阐述了故障诊断和轴承故障诊断基本情况，接着分析了滚动轴承故障产生的机理、常见失效形式和监测诊断方法，也详细讨论了信号处理的一般方法，以及功率谱、共振解调和小波分析的基本原理，最后以BJ2020N齿轮变速箱中滚动轴承50306为研究对象，利用INV306及DASP2006采集分析系统，采用传统分析方法(功率谱、共振解调)和新的理论(小波分析)相结合的方法，完成整个诊断过程，有效地实现了滚动轴承的故障诊断。本文成功实现滚动轴承典型故障的诊断工作，为保证滚动轴承在旋转机械中正常使用提供了有力依据，为机械故障的判定、诊断提供了一种思路和方法。4.期刊论文张学君.贾民平.蒋全胜.ZHANGXue-jun.JIAMin-ping.JIANGQuan-sheng基于EMD的高速滚动轴承故障诊断-中国制造业信息化2009,38(9)提出了一种基于经验模式分解(EMD)的高速滚动轴承故障诊断方法.首先介绍了经验模式分解方法的主要思想和算法;其次,针对高速滚动轴承,给出利用经验模式分解进行诊断的具体步骤;最后,成功地将此方法应用于某高速齿轮箱的滚动轴承故障诊断实践中.诊断结果表明,该方法能够有效提取出高速滚动轴承故障振动信号,从而提高了滚动轴承故障诊断的准确性.5.期刊论文赵玉菊.陈恩利.史振江.ZHAOYu-jun.CHENEn-li.SHIZhen-jiang基于小波包络分析的滚动轴承故障诊断研究-石家庄铁路职业技术学院学报2009,8(4)滚动轴承出现故障时的振动信号是非平稳信号,傅立叶变换方法难以达到满意的效果.小波分析可同时从时域和频域两个方面对信号进行分析,十分适于滚动轴承的故障诊断.根据滚动轴承故障诊断理论,通过构造轴承上有单个损伤点时的仿真信号,应用小波包分析与包络分析相结合的方法,成功提取了滚动轴承的故障特征,并在此基础上对实测的滚动轴承振动信号进行分析,实验结果表明小波包络技术可以有效的提取滚动轴承故障信号.6.学位论文廖传军基于声发射技术的滚动轴承故障诊断时频分析方法研究2008滚动轴承是旋转机械中应用最广泛、也是最易损坏的关键零部件之一,对其进行状态监测和故障诊断有着广泛的经济和社会效益。声发射(acousticemissionAE)技术应用于滚动轴承的状态监测和故障诊断相对于目前普遍采用的振动法有着许多优越性。本文借鉴基于振动信号的滚动轴承故障诊断时频分析的成功经验,将各种典型的时频分析方法引入滚动轴承的声发射故障诊断领域,开展基于声发射技术的滚动轴承故障诊断时频分析方法的研究。工作主要包括以下四个方面：(1)开发了声发射数据采集系统,与滚动轴承故障实验台和SWAES全波形声发射检测仪配套,形成了滚动轴承故障全波形声发射检测系统。进行了滚动轴承典型故障的声发射试验,并分析了滚动轴承故障引发的AE信号的特点及特征提取原理。(2)分别发展了滚动轴承故障AE信号的STFT(Gabor变换)分析法、WVD分析法、小波尺度谱(小波再分配尺度谱)分析法,研究表明这些方法均能有效提取AE信号的特征以及反映AE信号中所蕴藏的特征信息,其二维、三维时频谱能准确描述滚动轴承故障引发的声发射事件,直观地表征AE信号中各个脉冲的数目、强度、在时频面上的分布及频率组成等。(3)提出了滚动轴承故障AE信号的小波包特征提取分析法,解决了从噪声污染严重、数据量大以及频率范围宽的实测AE信号中提取特征信号困难的难题,并能实现滚动轴承故障位置的精密诊断。(4)构造了适于滚动轴承故障AE信号特征提取的小波函数,该小波函数比目前普遍采用的Daubechies小波有着更好的使用效果,提高了滚动轴承故障AE信号小波分析的有效性和准确性。这些研究工作不仅能提高滚动轴承早期故障预报、诊断的效率和精度,而且有益于促进滚动轴承AE信号波形分析技术的发展。7.期刊论文卢艳辉.尹泽勇.LUYan-hui.YINZe-yong基于小波包分析方法的航空发动机滚动轴承故障诊断-燃气涡轮试验与研究2005,18(1)将小波包分析技术引入到航空发动机滚动轴承故障诊断的应用研究中,给出了基于小波包分析的滚动轴承故障特征提取方法;应用小波包分解与重构算法分离出了滚动轴承的故障特征频率,识别出了滚动轴承的故障类型.通过对实际航空发动机滚动轴承故障信号的分析表明,该方法可以有效地检测和诊断航空发动机的滚动轴承故障.8.期刊论文程军圣.于德介基于小波系数1(1)/(2)维谱的滚动轴承故障诊断-振动与冲击2001,20(3)提出了基于小波系数1(1)/(2)维谱的滚动轴承故障诊断的新方法.小波分析能有效地提取滚动轴承故障引起的突变振动信号,1(1)/(2)维谱保留了滚动轴承故障振动信号的相位信息且能够有效地抑制噪声.利用正交小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间-尺度域,对高频段尺度域的小波系数进行1(1)/(2)维谱分析,不仅能检测到滚动轴承的存在,而且能有效地识别滚动轴承的故障模式.9.学位论文曾海平基于经验模态分解法的滚动轴承故障诊断系统研究2005滚动轴承是旋转机械中最常用的部件之一，但却是易损件，许多旋转机械中的故障都与滚动轴承有关。因此，研究滚动轴承的故障诊断技术具有十分重要的意义。在分析了传统滚动轴承的振动信号处理方法的基础上，将经验模态分解法(EMD)应用到滚动轴承的故障诊断中来。本文研究了该方法的基本原理，研究了该方法产生的端点效应，提出了改进的信号延拓技术；采用Matlab和VisualBasic混合编程的方式开发了基于经验模态分解法的滚动轴承故障诊断的原型系统；以仿真信号和实验数据进行分析，验证了该方法有效性。本文的主要研究内容如下：　　第一章论述了滚动轴承故障诊断技术的研究意义；分析了滚动轴承故障诊断在国内外的发展现状和常用的滚动轴承分析方法；最后，提出了本文的研究内容，并给出论文的总体框架。　　第二章阐述了滚动轴承的几种主要的失效形式，通过滚动轴承的旋转机制和动力学分析，给出了特征频率的计算公式，然后分析了滚动轴承中常见失效的振动特点，最后介绍了常用的滚动轴承振动诊断方法。　　第三章介绍了经验模态分解方法和希尔伯特变换的基本原理；最后，通过对仿真振动信号进行EMD和小波分解分析比较，验证了该方法分析非平稳信号的有效性。　　第四章研究了EMD方法中产生的一个重要的问题——端点效应，论述了几种端点延拓技术，并提出了改进的偶延拓端点延拓方法。　　第五章研究了基于经验模态分解法的滚动轴承故障诊断方法的具体实施流程。研究了中值滤波技术在滚动轴承振动信号预处理中的应用；最后应用所拟定的新方法对实际的滚动轴承振动信号进行了分析，并取得了较好的效果。　　第六章结合Matlab和VisualBasic的优点，采用混合编程的方式开发了基于EMD的滚动轴承故障诊断系统的原型系统。　　第七章对全文进行总结，并对今后的工作提出了展望。10.期刊论文林玮.方开翔.LINWei.FANGKai-xiang滚动轴承故障诊断的实验研究-噪声与振动控制2008,28(3)滚动轴承故障诊断的方法有多种,并且各有其适用场合.本文结合实验对滚动轴承三种典型故障(内圈裂纹、外圈裂纹、滚动体裂纹)的振动信号进行了研究分析,分别应用了功率谱分析和倒频谱分析技术.实验证明,在滚动轴承故障诊断中,倒频谱分析比功率谱分析更加切实可行,具有实用价值.本文还对三种故障轴承的噪声进行了比较,对滚动轴承故障诊断具有一定的参考意义.本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：f90547f7-6dd4-4020-8320-9dd800e0fdf1下载时间：2010年8月20日