滚动轴承振动信号处理与故障特征提取新方法研究-机械制造及其自动化专业论文.docxVIP

I万方数据 I 万方数据 摘 要 摘 要 滚动轴承作为现代旋转机械设备较为常用的一种标准件，其工作状况的优劣将直 接对整套机械设备的性能造成影响。因此针对滚动轴承，特别是针对机械设备关键部 位的轴承实施状态监测与故障诊断，无论是从经济效益还是保障安全角度考虑，都具 有非常重要的意义。因此本文以滚动轴承作为研究对象，从其故障振动信号特征入手， 综合运用各类现代信号分析方法，对滚动轴承的振动信号处理与故障特征提取开展了 一系列研究工作。论文的主要工作内容如下： 1. 首先对滚动轴承的振动机理进行了分析，并在以此为基础对滚动轴承的各类 局部损伤故障振动信号所具有的频谱特性进行了总结，并对其振动信号检测的注意事 项进行了简要介绍。 2. 对各类信号分析方法的基本理论进行了论述，并对这些方法在振动信号处理 中的应用进行了介绍。 3. 提出了一种基于形态学与平移不变量小波变换及 EEMD 的滚动轴承故障特征 提取方法。将数学形态学和平移不变量小波消噪作为 EEMD 的前置滤波单元，并通 过仿真信号降噪实例，讨论了二者的最优消噪组合形式。针对 EEMD 分解后会产生 虚假的本征模分量这一问题，本文在相关分析的基础上提出了新的筛选方法，有效的 对真实分量进行了选取。最后通过对综合故障模拟实验台(MFS-MG)所采集的实际故 障轴承振动信号进行分析，成功地提取了滚动轴承外圈、内圈和滚动体故障特征。 4. 提出了一种基于第二代小波消噪及数学形态学解调的滚动轴承故障特征提取 方法。将第二代小波消噪作为差值形态滤波器的预处理单元，通过仿真信号降噪实例， 对第二代小波消噪中预测期系数和更新器系数进行了选取。利用差值形态滤波器对消 噪信号中由故障损伤引发的冲击成分进行提取后，经频谱分析，最后成功获取了滚动 轴承外圈、内圈、滚动体和复合故障特征。 关键词：滚动轴承；故障特征提取；平移不变量小波；第二代小波；数学形态学；集 成经验模式分解 II万方数据 II 万方数据 Abstract Abstract Rolling bearing being as the standard parts has being widely used in the modern mechanical equipment. Its working condition directly affects the whole performance of the mechanical equipment. The condition monitoring and fault diagnosis for the rolling bearing, especially the key bearing of the equipment, both in terms of economic efficiency or guarantee security perspective, has very important significance. Therefore, the rolling bearing is taken as the research object in this paper. .Starting with the characteristic of faulty bearing signal, and applying modern signal processing techniques, a series of studies on the vibration signal processing and fault feature extraction of rolling bearing are carried out. The main works of this dissertation are listed as follows: Based on the analysis of rolling bearing vibration mechanism, the spectrum characteristics of various local damage vibration signals of rolling bearing are summarized, and the matters needing attention of the vibration signal acquisition are briefly introduced. The basic theory of various signal analysis methods are discussed, and the application of these methods in