滾動軸承故障診斷及趨勢預(yù)測方法研究.pdf

1、隨著工業(yè)技術(shù)的迅猛發(fā)展，旋轉(zhuǎn)機械正朝著大型化、高速化、復(fù)雜化、智能化的方向發(fā)展，作為旋轉(zhuǎn)機械中廣泛使用的關(guān)鍵通用零部件—滾動軸承，其運行狀態(tài)是否正常，嚴重關(guān)乎整個設(shè)備的運行狀態(tài)。實際工程應(yīng)用中，由于滾動軸承的運行工況復(fù)雜，工作環(huán)境大多是高速重載，使得滾動軸承成為最容易損壞的機械零部件之一。
　　本文以滾動軸承為研究對象，采用現(xiàn)代信號處理中的若干新方法，針對滾動軸承故障特征提取、滾動軸承復(fù)合故障診斷、滾動軸承運行狀態(tài)監(jiān)測與性能退化趨

2、勢預(yù)測三個關(guān)鍵問題進行了研究。主要工作內(nèi)容如下:
　　(1)針對滾動軸承故障特征難以提取的問題，提出基于IVMD和三點對稱差分能量算子解調(diào)的滾動軸承故障特征提取方法。在介紹VMD基本概念和原理的基礎(chǔ)上，通過仿真信號對VMD的信號分解能力進行了討論。針對VMD參數(shù)K設(shè)置的問題，提出以BLIMF分量與原始信號間譜相關(guān)系數(shù)的最小值作為分解停止條件的改進變分模態(tài)分解(IVMD)方法，實現(xiàn)VMD分解過程中分解層數(shù)K的自適應(yīng)確定。通過仿真信號

3、與實驗信號分析表明，將IVMD和三點對稱差分能量算子解調(diào)相結(jié)合能夠很好的提取出滾動軸承故障特征頻率。
　　(2)針對滾動軸承復(fù)合故障難以準確診斷的問題，提出基于MOMEDA的滾動軸承復(fù)合故障診斷方法。本文首先系統(tǒng)介紹了各種時域解卷積方法的基本原理。然后，通過仿真信號討論了MOMEDA方法提取信號中連續(xù)周期性脈沖的能力。在此基礎(chǔ)上，以多點峭度作為故障特征的量度，使用MOMEDA實現(xiàn)滾動軸承復(fù)合故障的診斷。
　　(3)針對滾動軸