基于多傳感器的滾動軸承故障檢測研究.pdf

1、滾動軸承是機(jī)械設(shè)備中最廣泛應(yīng)用的一種零部件，其運(yùn)行狀態(tài)可直接決定了整臺機(jī)器的工作狀態(tài)，傳統(tǒng)的利用單一傳感器識別滾動軸承故障的方式，能夠采集到的故障信息有限，工作環(huán)境中的噪聲干擾又比較大，常常會將微弱的故障信號淹沒，甚至造成誤判或錯判，現(xiàn)階段研究單一方法的比較多，綜合研究的少。加速度和聲發(fā)射傳感器檢測屬于不同的技術(shù)檢測手段，兩者之間具有一定相關(guān)性和互補(bǔ)性，將它們有機(jī)地結(jié)合起來，對分析檢測滾動軸承故障很有效果；因此，本文利用信息融合技術(shù)把加

2、速度和聲發(fā)射兩種檢測方法融合起來，來研究診斷滾動軸承的故障。
　　本文系統(tǒng)全面地對滾動軸承故障的加速度信號和聲發(fā)射信號的采集、特征提取和特征模型建立的過程進(jìn)行了探討，提出了基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多信息融合方法，將該技術(shù)應(yīng)用到滾動軸承故障的診斷中，提高了滾動軸承故障診斷的正確率。首先，根據(jù)實驗對象選取了參數(shù)合適的加速度傳感器和聲發(fā)射傳感器，并對傳感器進(jìn)行了校驗，以確定傳感器在正常的工作狀態(tài)，以博峰軸承試驗臺為基礎(chǔ)，搭建了加速度和聲發(fā)射

3、采集系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；然后分析了滾動軸承出現(xiàn)故障時候的振動機(jī)理，找出了滾動軸承發(fā)生不同故障時候相對應(yīng)的理論特征頻率，對安裝在試驗臺上的加速度和聲發(fā)射傳感器所采集的信號進(jìn)行了時域、頻域分析，并運(yùn)用希爾伯特振動分解的方法對加速度信號進(jìn)行降噪，運(yùn)用小波降噪的方法對聲發(fā)射信號進(jìn)行濾波降噪，對降噪后的信號包絡(luò)解調(diào)，獲取相對應(yīng)信號的包絡(luò)譜圖，通過與故障軸承理論特征頻率作對比，診斷軸承的故障類型；最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了基于多傳感器的信息融合系統(tǒng)，

4、并設(shè)計計算了故障信號的特征向量，經(jīng)過歸一化處理之后送入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，直到達(dá)到所要求的誤差范圍以內(nèi)，實現(xiàn)了對滾動軸承故障的診斷。
　　本文對傳感器技術(shù)、濾波降噪、包絡(luò)解調(diào)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息融合技術(shù)在滾動軸承檢測方法的應(yīng)用進(jìn)行了積極的研究與探索，結(jié)合硬件平臺對滾動軸承故障多信息融合監(jiān)測進(jìn)行了實驗驗證，實驗數(shù)據(jù)表明：單一利用加速度傳感器診斷的準(zhǔn)確率是78％，利用聲發(fā)射傳感器判別的準(zhǔn)確率是90%，而信息融合后的準(zhǔn)確率提高到了94.1%，由