基于分形理論的滾動軸承故障診斷方法研究及系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中，滾動軸承作為支撐并保持軸的正常工作位置與旋轉(zhuǎn)精度的關(guān)鍵零部件，它的運(yùn)行狀態(tài)直接影響著整個機(jī)械設(shè)備甚至生產(chǎn)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。滾動軸承作為一種精密機(jī)械元件，包含內(nèi)圈、外圈、滾動體和保持架四部分，由于工作環(huán)境復(fù)雜，并長期處于高轉(zhuǎn)速、高負(fù)荷的工作條件，極容易產(chǎn)生故障。據(jù)統(tǒng)計，包含滾動軸承的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中，70％以上的故障屬于軸承故障，因此開展?jié)L動軸承的故障診斷研究具有極為重要的意義。
　　在目前已有的軸承監(jiān)測診斷技術(shù)研究成

2、果中，采集軸承振動信號并進(jìn)行分析處理是主流方式，而基于傅里葉變換的時頻域線性分析方法是應(yīng)用最為廣泛的診斷方法，具有理論完善、分析方便、能夠很好的反映信號時域和頻域的特征等優(yōu)點(diǎn)，研究成果多且較為成熟，但線性分析也存在著固有的局限性缺點(diǎn)，例如基于信號平穩(wěn)假設(shè)，因此本文主要從非線性分析出發(fā)對振動信號進(jìn)行處理，增加故障診斷領(lǐng)域方法的完善性。
　　本文主要從信號灰度圖紋理特征以及信號分形特征兩個方面來對軸承振動信號進(jìn)行研究分析，達(dá)到故障診斷

3、的目的。
　　滾動軸承產(chǎn)生故障后，高速運(yùn)行時故障缺陷對系統(tǒng)會產(chǎn)生周期性沖擊，沖擊特征在時頻域的表現(xiàn)形式是沖擊幅值和特征頻率，而將振動信號轉(zhuǎn)化為灰度圖后則能夠以紋理的形式表現(xiàn)出來，基于此，本文將LBP算法引入到滾動軸承故障診斷領(lǐng)域，通過提取軸承不同狀態(tài)下的振動信號灰度圖紋理特征，實現(xiàn)了滾動軸承典型故障的有效識別。此外，針對信號灰度圖損失了時頻域信息的問題，設(shè)計了基于幅值加權(quán)的改進(jìn)方法;根據(jù)灰度圖紋理對噪聲較為敏感的特性，設(shè)計了基于E

4、MD降噪的改進(jìn)方法，兩種改進(jìn)方法都取得了良好的效果。
　　滾動軸承振動信號存在著分形特征，而軸承不同狀態(tài)下的振動信號分形特征也有所差異，因此本文開展了基于分形理論的故障診斷方法研究。首先進(jìn)行了單重分形在軸承故障診斷方面的應(yīng)用研究，通過盒維數(shù)結(jié)合ITD算法，成功區(qū)分了軸承不同狀態(tài)，但是單重分形存在著不能完整刻畫信號分形特征的固有缺陷，因此引入了改進(jìn)后的多重分形方法，結(jié)合基于特征向量內(nèi)在關(guān)系的分類識別算法進(jìn)行故障診斷，經(jīng)過實驗室軸承數(shù)