滚动轴承故障诊断.doc
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1、南昌航空大学学士学位论文毕业设计(论文) 题 目:基于最小熵反褶积的滚动轴承故障诊断技术研究 学 院: 飞行器工程学院 专业名称: 飞行器制造工程 班级学号: 11063204 学生姓名: 柏 广 强 指导教师: 龚 廷 恺 二O一五 年 六 月南昌航空大学学士学位论文毕业设计(论文)任务书I、毕业设计(论文)题目:基于最小熵反褶积的滚动轴承故障诊断技术研究II、毕 业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求:一种反转滤波器算法,即最小熵反褶积算法。通过该算法提升故障信号的脉冲特性,从而达到故障特征提取的目的。通过仿真信号和实际滚动轴承内、外圈故障振动信号数据分析,论证该方法的有效性。
2、具体设计要求如下: (1)首先运用FFT变换找出故障特征频率,分析该传统方法的局限性; (2) 滚动轴承故障信号分析 III、毕 业设计(论文)工作内容及完成时间:1. 搜集有关资料,熟悉故障诊断相关原理,撰写开题报告 03.02.3.14 2周2. 相关外文文献资料的阅读与翻译(6000字符以上) 03.1503.29 2周3. matlab软件学习 03.304.30 4周4. 具体分析方法实现 05.015.30 4周5. 撰写毕业论文及答辩准备 06.0106.19 3周 4周 、主 要参考资料:1 张键. 机械故障诊断技术.北京:机械工业出版社,20082 钟秉林 黄仁出. 机械故障
3、诊断学.北京:机械工业出版社,20073 薛海涛. 滚动轴承故障监测系统的研究. 江苏大学硕士学位论文,20074 向冬. 基于循环平稳信号处理的轴承故障诊断方法研究. 上海交通大学博士论文,20115 王衍学. 机械故障监测诊断的若干新方法及其应用研究. 西安交通大学博士论文,20106 Carlos A. Cabrelli*. Minimum entropy deconvolution and simplicity:A noniterative algorithm. GEOPHYSICS.1984.50(3)P:394-413. 飞行器工程 学院 飞行器制造工程 专业 110632 班学生
4、(签名): 日期:自 2015 年 3 月 02 日至 2015 年 6 月 19日指导教师(签名): 助理指导教师(并指出所负责的部分): 系(室) 主任(签名): 学士学位论文原创性声明本人声明,所呈交的论文是本人在导师的指导下独立完成的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果,也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式表明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名: 日期:学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并
5、向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌航空大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 作者签名: 日期:导师签名: 日期:第 2 页基于最小熵反褶积的滚动轴承故障诊断技术研究 学生姓名:柏广强 班级:110632班 指导老师:龚廷恺摘要:在滚动轴承故障诊断中,为降低干扰提取轴承故障信号,采用了一种基于最小熵反褶积( Minimum Entropy Deconvolution,MED) 的滚动轴承故障特征提取方法: 对信号进行最小熵反褶积处理来降低噪声干扰和增强冲击信号。最小熵反褶积(
6、MED)是由威金斯(1978)提出的为分离信号内容为目的而开发的技术。这种技术用于一系列脉冲信号的平滑小波的卷积模型。本文采用MED方法来诊断轴承故障,主要包括以下内容:1)从实际应用的角度,描述了课题的背景和意义。2)从理论角度,介绍了熵、信息熵和滤波器的概念及其应用。3)介绍了轴承的结构和常见故障,以及最小熵反褶积的实现过程。4)通过轴承的内圈和外圈的故障诊断实验来验证MED方法的有效性。这种方法的优点,在于它避免了过多的假设过程,与传统方法相比,仅需要简单的输出。该方法避免了传统轴承故障诊断方法中带通滤波器设计的难题,实验表明: 与传统技术相比,该方法提取的滚动轴承故障特征更加明显,更适
7、合于工程应用。关键词:滚动轴承,故障诊断,最小熵反褶积 指导老师签名:第 3 页The Fault diagnosis of rolling element bearing based on Minimum entropy deconvolutionStudent name :Guang qiang Bai Class:110632Supervisor: Ting kai GongAbstract:In the fault diagnosis of rolling element bearing, in order to reduce the interference of noise for
8、 fault diagnosis of bearing, the new method based on minimum entropy deconvolution (minimum entropy deconvolution (MED) is proposed in this thesis. In this method, the signal of minimum entropy deconvolution processing to reduce the noise interference and enhance impact signal. The minimum entropy d
9、econvolution (MED) is a technique developed for the purpose of separating the signal content developed by Dwiggins (1978). The technique is used for a series of smooth wavelet convolution models of pulse signal. In this paper, the MED method is used to diagnose the bearing fault, including the follo
10、wing: 1)from the application point of view, the background and significance of the subject is described.2) from the theoretical point of view, the concept and application of entropy, entropy and filter are introduced. 3) the structure and common failures of the bearing, and the realization of minimu
11、m entropy deconvolution are introduced. 4) the validity of MED method is verified by fault diagnosis experiments of inner and outer ring of bearings. The advantage of this method is that it avoids the assumption that too much of the assumption is needed, compared with the traditional method, and nee
12、ds a simple output. The method can avoid the traditional fault diagnosis method of bearing band pass filter design problem. Experimental results show that: compared with the traditional technology, the method for the extraction of rolling bearing fault feature is more obvious, more suitable for the
13、application in the engineering.Keywords: rolling element bearing, fault diagnosis, minimum entropy deconvolution Signature of Supervisor:目录第一章 绪论11.1 选题背景11.1.1 课题意义11.2 课题背景21.2.1 滚动轴承故障诊断的发展现状21.2.1.1 国外发展概况21.2.1.2国内发展概况31.2.2常用的滚动轴承诊断方法41.2.3最小熵反褶积研究概括51.3 研究内容与总体框架5第二章 最小熵反褶积基础理论72.1 引言72.2 熵、信
14、息熵72.3 熵在信号处理中的应用82.4 IIR滤波器基础92.5 最小熵反褶积方法及实现102.6 本章小结11第三章 滚动轴承故障特点及机理123.1 引言123.2 滚动轴承结构及其故障类型123.2.1 滚动轴承的结构123.2.2 滚动轴承的故障类型133.3滚动轴承的振动机理143.3.1 滚动轴承的特征频率153.3.2 滚动轴承的固有频率163.3.3滚动轴承故障诊断常用参数173.3.3.1 时间领域有量纲特征参数173.3.3.2时间领域的无量纲特征参数183.3.3.3频率领域的无量纲特征参数183.4 本章小结19第四章 实验验证与分析204.1 引言204.2 实验
15、: 轴承的故障诊断204.2.1 实验对象和设备204.2.1.1 实验与采集装置204.2.1.2 实验轴承及测试条件214.2.1.3 关于MED函数中的参数意义224.2.2 实验方案与操作流程234.2.3 无负载轴承的实验结果分析234.2.3.1内圈的故障诊断234.2.3.2 外圈的故障诊断264.3 有负载轴承的实验结果分析284.3.1 内圈故障诊断284.3.2 外圈故障诊断304.4 本章小结32第五章 总结和展望335.1 全文工作总结335.2 研究展望34参考文献35致 谢36南昌航空大学学士学位论文第一章 绪论1.1 选题背景1.1.1 课题意义随着科技的不断进步
16、,现代工业形式也发生了巨大的变化。未来更加偏向生产设备大型化、高速化、复杂化和自动化。然而,科技是一把双刃剑,与之相伴的是一起起因为机械设备故障而导致的灾难性事件。更高的科技带来的不仅有现在的美丽、快速、便捷的生活,它同时给我们带来了威胁,在我们的周围埋下了灾难的种子,一种对我们所拥有的美好生活和对美丽的周边环境的破坏等很严重甚至对我们生命带来巨大威胁的种子。2008年2月27日,美国佛罗里达州发生了大范围的停电,发电厂的系统发生了故障。上百万人的生活受到严重影响,之后调查得出此次停电事件的起因仅仅是迈阿密附近的一座变电所发生了故障。正是因为这些机械设备故障引起的众多事故,我们对一些设备的可靠
17、性、安全性也提出了更加高的要求,更加严苛的标准。故障诊断理论就是为满足对系统可靠性和安全性,减少并控制灾难性事故的发生而发展起来的。3因而,故障诊断的作用意义重大。 在众多的故障诊断技术中,利用振动信号的诊断是最为有效的方法之一。5当设备出现故障时,其工作运转时的振动信号会发生改变,可以通过振动传感器采集到一定的振动信号,而对信号的处理则是一关键环节。通过一定的方法对采集到的信号进行分析,即可诊断设备是否正常,然后对比理论故障然可进一步判断故障种类,但当滚动轴承以一定转速转动时,通过振动传感器采集到的信号无法避免来自其他非研究主体振动的影响,致使故障特征信息淹没于众多噪声中,特别是在故障前期表
18、现得十分突出。如何采用有效的分析工具和算法,分离微弱轴承故障振动信号和其他干扰信号,实现故障的早期监测和诊断,一直是人们急于解决而又未能很好解决的难题。基于以上条件,本课题以滚动轴承的故障诊断为研究对象,针对滚动轴承发生故障时振动信号的特点,即存在周期性冲击和幅值调制现象,运用先进的信号处理技术,客观、有效地识别微弱故障,并采用小波样本进行特征提取和故障趋势预测,将所取得的研究成果应用于滚动轴承早期故障诊断过程。1.2 课题背景1.2.1 滚动轴承故障诊断的发展现状1.2.1.1 国外发展概况自1960年后,国外开始对滚动轴承的监测与诊断的研究。至今为止超过40年的时间里,随着科学技术的不断发
19、展,滚动轴承的诊断技术亦不断向前发展。日前,滚动轴承状态监测与故障诊断技术在各个国家的工程应用领域占有巨大的现实作用。总的来说,滚动轴承状态监测与故障诊断技术的发展可以分为四个阶段6。第一阶段:利用常见的频谱分析仪来对机械轴承的故障进行分析和诊断。在1965年以后,振动信号的频谱分析技术随着快速傅立叶变换(FFT)技术的出现和进一步发展也得到了发展空间,在世界各地纷纷出现各种频谱分析仪。一般的做法是先通过计算得出滚动轴承元件的理论故障信号特征频率。然后将得出的理论值和通过频谱分析仪实际分析得到的值两者间进行比较,并以此来分析机械设备的工作状态。然而,直接对采集到的原始振动信号进行频谱分析,误差
20、会很大,因为存在着较强的噪声干扰,这样会掩盖其轴承故障特征信号,难以对轴承进行正确的故障诊断。除此之外,一方面由于频谱仪价格都很高,另一方面仪器还需要特别的具有一定相关知识的工作人员来进行,高额的成本致使这种依靠频谱分析仪来进行诊断的方法并未普及和广泛使用。 第二阶段:利用冲击脉冲技术诊断轴承故障。20世纪60年代末,瑞典仪器公司在多年对轴承故障机理研究的基础上,发明了用冲击脉冲计(Shock Pulse Meter, SPM)的仪器来监测轴承的故障。7这种仪器实现的诊断只局限于轴承的表面部位,通过分析其采集到的振动信号冲击脉冲的幅值大小可以初步判断轴承的表面损伤程度,但具有较大的局限性。此方
21、法的优点在于能够在不用进行昂贵的频谱分析的情况下检测到轴承的早期损伤。要知道,原先的冲击脉冲计只能够做到检测局部损伤类故障。后来,经过不断地完善和改进,逐渐出现一些更加先进的仪器,这些仪器不再局限于监测轴承的局部损伤类故障,也可以用于监测轴承的润滑情况等。 第三阶段:利用共振解调技术诊断轴承故障。1974年,美国波音公司的D. R. Harting发明了一种叫做“共振解调分析系统”的专利,这就是我国现在称为“共振解调技术”的雏形。8采用共振解调技术可以很好地增大信噪比,增强故障特征,去除噪声干扰,所以能更好地实现故障诊断,该技术应用一般于滚动轴承早期损伤类故障。人们通过包络频谱分析,还可以进一
22、步实现精确地定位故障点。优点显著,很快就得到认可。第四阶段: 微机智能诊断。随着科技的不断进步,计算机领域的不断突破,微型计算机机技术也得到迅猛发展,开发以微机为中心的滚动轴承工况监测与诊断系统成为当前各国的主流,各发达国家都依次制造了以微机为主的滚动轴承状态监测与诊断系统。如美国Bently公司的REBAM系统、俄罗斯VAST公司开发的滚动轴承自动诊断系统DREAM、瑞典的CMU machine analysis工轴承监测诊断系统9。CMU数据采集模块具有强大的测量功能,包括加速度包络和逻辑控制、多通道、支持多种传感器,高达12800的分辨率,其分析软件采用Oracle 8i关系型数据库,遵
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