滾動軸承變工況條件下靜電監(jiān)測特征提取及故障程度識別方法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)及科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展,機(jī)電設(shè)備越來越向著大型化、復(fù)雜化、高速化、自動化和智能化方向發(fā)展,不僅每一臺設(shè)備不同部件之間相互緊密配合,而且不同設(shè)備之間也同樣需要良好穩(wěn)定的配合。滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要部件,其性能退化或失效影響整體性能甚至導(dǎo)致設(shè)備非計劃停機(jī),造成經(jīng)濟(jì)損失甚至人員傷亡。如何能夠保證維修的及時性,避免“維修不足”和“維修過剩”是現(xiàn)階段需要解決的重要問題,因此對軸承進(jìn)行故障程度的識別就變得尤為重要,要在設(shè)備發(fā)生故障時及

2、時識別出故障程度并采取相應(yīng)措施。
　　基于磨損區(qū)域的靜電監(jiān)測目前尚處于初步研究階段,軸承在磨損的過程中會產(chǎn)生帶電微粒。本文通過設(shè)計靜電傳感器,以此來監(jiān)測實驗中不同故障程度的滾動軸承運行時所產(chǎn)生的靜電信號,提取靜電信號的時域頻域、EMD能量熵、小波能量譜熵以及奇異譜熵等多維特征,并對比PCA、LPP及OLPP三種多維特征參數(shù)維數(shù)約減方法,進(jìn)而提出多維特征參數(shù)融合的軸承故障程度識別方法。
　　論文主要研究內(nèi)容如下:
　　(

3、1)闡述了本文選題的背景和意義,通過國內(nèi)外研究資料分析了性能退化評估、信號特征提取、維數(shù)約減方法、靜電監(jiān)測和變工況條件下軸承故障識別在國內(nèi)外的發(fā)展?fàn)顩r,確立了本文的研究內(nèi)容。
　　(2)介紹了磨損區(qū)域靜電信號產(chǎn)生機(jī)理和靜電監(jiān)測原理,并設(shè)計了磨損區(qū)域靜電傳感器。改裝了滾動軸承加速壽命疲勞試驗臺,并對滾動軸承注入不同大小尺寸的故障,進(jìn)行了變工況條件下滾動軸承故障注入實驗。
　　(3)研究了磨損區(qū)域靜電監(jiān)測信號的特征提取方法。通過

4、實驗結(jié)果比較了時域頻域指標(biāo)、EMD能量熵、小波能量譜熵和奇異譜熵幾種特征參數(shù)對故障的識別能力。
　　(4)對監(jiān)測信號的多維特征參數(shù)在計算過程中的冗余問題,提出要對多特征參數(shù)準(zhǔn)確地提取內(nèi)在結(jié)構(gòu),并減少高維數(shù)據(jù)的冗余性和不一致性,為此介紹了PCA,LPP以及OLPP算法,比較了這些算法結(jié)構(gòu)上的優(yōu)劣,并將所提取的不同故障程度的實驗數(shù)據(jù)分別用 PCA,LPP及OLPP方法進(jìn)行降維,取前兩維作圖進(jìn)行比對分析,綜合分析結(jié)果表明本文采取的 OL