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基于应力波和小波分析的低速旋转机械故障诊断研究
作 者: 孙长城
导 师: 陈长征
学 校: 沈阳工业大学
专 业: 固体力学
关键词: 低速滚动轴承 有限元 应力波 小波分析
分类号: TH17
类 型: 硕士论文
年 份: 2006年
下 载: 256次
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内容摘要
用振动分析的方法对旋转机械进行状态监测,具有很广的应用范围而且技术也逐渐成熟,能够很有效地检测设备的机械完整性,但是对于低速旋转机械来说故障检测难度却不断加大,传统的振动测量方法将失效,因为振动方法检测不到机械设备的工作频率,而且当低速旋转机械有组件失效对振动信号影响不大。 针对低速旋转机械故障诊断难题,本文以高频应力波信号作为特征参量,采集低速旋转机械故障信号,解决振动和声发射信号在低速情况下的局限性问题。用小波分析进行故障应力波信号特征提取,提取应力波脉冲信号的微细特征解决自回归系数和傅立叶变换方法无法同时兼顾信号在时域和频域中的全貌和局部化特征和无法消除背景噪声的问题。 本文以SKF 23068CA-W330滚动轴承为对象,建立了完好与故障低速滚动轴承的三维整体接触计算模型,运用有限元软件对其进行了比较全面、精确的分析,计算并比较了各种故障发生前后各元件的应力、应变及其接触应力分布情况。分析结果表明,通过观测应力变化规律可以判断低速滚动轴承是否存在故障以及故障发生的位置,从而为进一步研究基于应力波的低速滚动轴承故障诊断方法提供了理论依据。 在对低速滚动轴承进行有限元分析的基础上,对从某轧钢厂采集的低速滚动轴承的应力波信号进行了分析。首先,用快速傅立叶变换(FFT)对滚动轴承故障应力波信号进行了分析,但是无法提取故障特征频率。然后,根据故障应力波信号的特点,通过对几种小波基函数进行比较筛选,选择Db10小波对信号进行分析,因为Db10小波基函数和故障应力波信号的相似性最好。用Db10小波函数对故障应力波信号进行了多尺度分解,同时将分解变换后的各尺度能量进行比较,将含有应力波成分的D3和D4层进行了信号重构。结果表明应用小波分析很好地消除了故障应力波信号中背景噪声的影响,成功地提取了故障特征频率。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-11 1 绪论 11-15 1.1 课题的背景、目的和意义 11-12 1.2 国内外相关领域的研究现状 12-14 1.3 本文主要研究内容和方法 14-15 2 滚动轴承故障诊断技术 15-24 2.1 滚动轴承故障诊断技术的由来与发展现状 15-17 2.2 滚动轴承典型故障 17-24 2.2.1 滚动轴承失效的基本形式 17-18 2.2.2 滚动轴承的振动类型及其故障特征 18-24 3 应力波在检测技术中的应用 24-36 3.1 应力波技术研究进展与现状 24 3.2 声发射技术简介 24-26 3.3 应力波检测的基本原理 26-29 3.3.1 应力波的形成机理 26-27 3.3.2 波的模式分析 27 3.3.3 波的模式选择 27-28 3.3.4 波在锚固体系中的衰减机制 28-29 3.4 应力波技术的特点 29-30 3.5 应力波基本理论 30-36 3.5.1 杆中纵波的控制方程 30-31 3.5.2 应力波的反射与透射 31-36 4 小波分析的基本理论 36-47 4.1 小波变换概述 36 4.2 从傅立叶分析到小波分析 36-38 4.2.1 傅立叶分析(Fourier Analysis)的应用及其优缺点 36-37 4.2.2 傅立叶变换的优点与局限 37-38 4.3 小波分析理论 38-43 4.3.1 连续小波变换 40-41 一维连续小波变换 40-41 4.3.2 离散小波变换 41-43 (1) 离散小波变换 41-42 (2) 二进制小波变换 42-43 4.4 小波奇异性理论在故障诊断中的应用 43-47 4.4.1 信号奇异性的有关定义及其性质 43-44 4.4.2 用小波变换识别奇异点特征 44-45 4.4.3 检测奇异性的小波基的选择 45-47 5 低速滚动轴承的有限元分析 47-58 5.1 有限元分析方法的基本理论 47-49 5.1.1 有限元法的基本思想 47-48 5.1.2 接触问题的有限元分析方法 48-49 5.2 低速滚动轴承的有限元建模 49-52 5.2.1 实体模型的建立 49 5.2.2 计算单元的选择和结构的离散化 49-50 5.2.3 边界条件的简化和载荷的处理 50-52 5.3 低速滚动轴承故障模拟与诊断 52-58 5.3.1 完好轴承的模拟结果 53 5.3.2 低速轴承故障诊断 53-58 6 低速机械故障应力波诊断 58-67 6.1 实例故障现象 58-59 6.2 测量仪器及故障信号采集 59-60 6.3 实验数据的处理 60-67 6.3.1 应力波信号的傅立叶分析 61 6.3.2 应力波信号的小波分析 61-67 7 结论与展望 67-69 参考文献 69-73 在学研究成果 73-75 致谢 75
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中图分类: > 工业技术 > 机械、仪表工业 > 机械运行与维修
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