機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的故障特征分析與仿真

1、．獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝之處外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得丞洼王些太堂或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文作者簽名： 勻埠 簽字同期：．矽房年弓月影同學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解丞洼王些太堂有關(guān)保留、使用學(xué)位

2、論文的規(guī)定。特授權(quán)丞洼王些太堂可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，并采用影印、縮印或掃捕等復(fù)制手段保存、匯編以供查閱和借閱。同意學(xué)校向圈家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤。( 保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)說明)學(xué)位論文作者簽名： 奇埠簽字| 二1 期：夕汐f 鄉(xiāng)年≥』] J ；¨ 翩虢專。眵己簽字H 緲】：2 ◆1 > 年，；』j ，3 ¨摘要隨著高檔數(shù)控裝備功能口趨豐富和復(fù)雜，一旦某

3、一關(guān)鍵部件在運(yùn)行時(shí)出現(xiàn)微弱故障，就可能影響整臺(tái)裝備的安全運(yùn)行，因此，研究復(fù)雜機(jī)械裝備微弱故障信號(hào)的特征提取技術(shù)和應(yīng)用是確保數(shù)控系統(tǒng)安全、可靠、連續(xù)運(yùn)行的關(guān)鍵。滾動(dòng)軸承是出現(xiàn)故障頻率最高的部件之一，因此，本文從滾動(dòng)軸承早期故障特征提取方法展開研究。傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴? E M D ) 能夠有效地處理非平穩(wěn)非線性動(dòng)態(tài)信號(hào)，但在噪聲和脈沖沖擊的干擾下會(huì)出現(xiàn)模式混疊的問題，為此，引入噪聲輔助集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸? E E M D ) 來處理滾動(dòng)

4、軸承的故障動(dòng)態(tài)信號(hào)，分離和提取出振動(dòng)信號(hào)r f l 所包含的故障特征信號(hào)和噪聲信號(hào)，解決了模式混疊問題。針對(duì)滾動(dòng)軸承等關(guān)鍵部件早期微弱特征信號(hào)時(shí)變、非線性、信噪比低等特性，尤其在更強(qiáng)的背景噪聲干擾下，提取出微弱的低頻信號(hào)的故障特征頻率更是難上加難。因此，在進(jìn)行特征頻率的分解和提取之前必須先對(duì)大噪聲信號(hào)進(jìn)行降噪處理，研究了基于級(jí)聯(lián)雙穩(wěn)隨機(jī)共振預(yù)處理后非平穩(wěn)動(dòng)態(tài)信號(hào)E E M D 分解的微弱特征提取算法。該算法使湮沒在強(qiáng)大隨機(jī)背景噪聲r(shí) f

5、 l 的微弱故障信息通過級(jí)聯(lián)隨機(jī)共振各級(jí)系統(tǒng)的共振作用得到增強(qiáng)放大。最后，通過M A T L A B 平臺(tái)編寫了上述算法的程序，并將該算法應(yīng)用于仿真系統(tǒng)和工程實(shí)測(cè)中，分析結(jié)果表明該算法能快速、有效地消除信號(hào)里的高頻噪聲干擾，并突出低頻有用信號(hào)成分，降噪效果顯著。本文所研究的算法能夠應(yīng)用于數(shù)控系統(tǒng)狀態(tài)檢測(cè)與故障診斷系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)在強(qiáng)噪聲背景下預(yù)測(cè)潛在的早期微弱故障，并為遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)的研究提供理論基礎(chǔ)，在機(jī)械設(shè)備故障診斷領(lǐng)域中具有重要的應(yīng)