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匹配追踪算法的优化及其在滚动轴承故障诊断中的应用

作　者: 陶少飞
导　师: 陈进
学　校: 上海交通大学
专　业: 机械设计及理论
关键词: 滚动轴承 故障诊断 匹配追踪算法 虚拟仪器 数据采集
分类号: TH165.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


随着现代化工业大生产的不断发展和科学技术水平的日益进步,机械设备不断向大型化、连续化、高速化、重载化和智能化等方向发展。这些发展极大地降低了生产成本、提高了生产效率和产品的设计、制造及服务速度。然而,生产设备一旦发生故障或故障得不到及时排除,就可能影响整个生产过程,不仅会影响企业的生产效率、造成经济损失,而且会增加企业的维护和修缮成本,严重时甚至造成人员伤亡,给社会带来不良影响。因此,如何准确有效可靠地针对机械设备开展状态监测和故障诊断工作,避免设备恶性突发事故是当前迫切需要解决的问题。在机械设备故障诊断过程中,如何有效地去噪、提取故障特征信息,是故障诊断的关键问题。常见的去噪方法有最优估计法和基于小波变换的门限法以及谱相减方法等,这些方法在一定范围内都实现了信号去噪,但它们都依赖于信号或噪声的统计特性。实际应用中往往无法先验获知信号或噪声的统计特性,因此这些方法的应用受到限制。基于匹配追踪(MP)算法的信号稀疏分解是一种自适应的信号分解与表示方法,这种去噪方法不仅可以有效去噪,不会损伤有效波,而且不需要先验地获取信号和噪声的统计特性,能够应用于各种不同模型的信号,所以得到了广泛的应用。将基于MP算法的去噪方法应用到故障诊断中来,可以有效的去噪,对去噪后信号进行处理,可以更好的分析出机械设备的故障情况,提高诊断的有效性和可靠性。MP算法存在的最大不足就是需要计算机内存较大,并且运算量过大,运算起来非常耗时,只有将其进行一定的优化,才能更好的应用到故障诊断中来。本论文对MP算法进行优化改进,并将基于MP算法的去噪方法应用到滚动轴承的故障诊断中来,在国家自然科学基金重点项目(批准号: 51035007)“关键设备故障预示与运行安全保障的新理论和新方法”的资助下开展研究,研究工作主要包括以下几个方面:(1)介绍了信号稀疏分解和MP算法的基本理论,利用差分进化算法来求得MP算法的每一步分解的最佳原子,使得MP算法得到优化,解决了MP算法需要计算机内存大和运算量过大的问题,提高了运算速度,并且通过MP算法去噪之后的信号具有较好质量;(2)介绍了包络谱分析和STFT、WVD、CWD时频分析的理论,提出了MP算法在滚动轴承故障诊断中的应用方法,即:先对滚动轴承的振动信号进行MP去噪处理,再利用包络谱分析和时频分析进行信号处理,得到故障频率,并将该频率与滚动轴承的特征通过频率比较来确定轴承的故障情况。最后通过对滚动轴承内圈和外圈点蚀故障的仿真信号进行分析来说明该方法的有效性。(3)利用数据采集设备,在轴承试验台上采集到滚动轴承的内圈、外圈、滚动体等故障信号,利用MP算法在滚动轴承故障诊断中的应用方法,对滚动轴承的各种故障振动信号进行分析,诊断出轴承的故障情况,并验证MP去噪的可靠性和有效性;(4)研究开发了一套系统,实现MP算法在滚动轴承故障诊断中的应用。系统的硬件包括有加速度传感器、NI-USB9234采集器和笔记本电脑。系统的软件是在LabVIEW虚拟仪器平台上开发的,软件系统包括数据采集模块、历史数据查询模块、原始信号分析模块、匹配追踪算法实现模块、生成报表模块。做到了数据采集、存储、读取和处理等一体化,实现了MP去噪理论在滚动轴承故障诊断中的应用。

全文目录


摘要  3-5
ABSTRACT  5-7
目录  7-10
第一章 绪论  10-16
  1.1 课题概述  10-13
    1.1.1 课题来源  10
    1.1.2 课题研究背景  10-12
    1.1.3 课题研究意义  12-13
  1.2 本文的主要研究工作  13-16
第二章 信号稀疏分解与MP 算法理论  16-22
  2.1 引言  16
  2.2 信号稀疏分解理论  16-18
    2.2.1 信号稀疏分解的概念  16-17
    2.2.2 过完备原子库  17-18
  2.3 匹配追踪(MP)算法理论  18-21
    2.3.1 MP 算法概念  18-19
    2.3.2 MP 算法流程  19-20
    2.3.3 MP 算法存在的不足  20-21
  2.4 本章小结  21-22
第三章 MP 算法优化及其在滚动轴承故障诊断中的应用  22-50
  3.1 引言  22
  3.2 MP 算法优化  22-29
    3.2.1 MP 算法优化的方法  22-25
    3.2.2 差分进化算法理论  25-27
    3.2.3 基于差分进化算法的MP 算法优化  27-28
    3.2.4 仿真实验分析  28-29
  3.3 滚动轴承故障诊断  29-37
    3.3.1 滚动轴承的故障类型  29-31
    3.3.2 滚动轴承故障诊断方法  31-32
    3.3.3 滚动轴承故障振动诊断法  32-37
    3.3.4 滚动轴承特征通过频率  37
  3.4 MP 算法在滚动轴承故障诊断中的应用方法  37-44
    3.4.1 包络谱分析  37-39
    3.4.2 时频分析  39-44
    3.4.3 MP 算法在滚动轴承故障诊断中的应用方法  44
  3.5 MP 算法对滚动轴承仿真信号分析  44-49
    3.5.1 理论模型  44-45
    3.5.2 内圈点蚀故障仿真信号分析  45-47
    3.5.3 外圈点蚀故障仿真信号分析  47-49
  3.6 本章小结  49-50
第四章 MP 算法在滚动轴承故障诊断中的应用-实验验证  50-80
  4.1 引言  50
  4.2 实验对象及实验设备  50-53
    4.2.1 滚动轴承试验台  50
    4.2.2 滚动轴承试件  50-51
    4.2.3 采集设备  51-53
  4.3 实验方案与操作流程  53-55
    4.3.1 实验方案  53-54
    4.3.2 操作流程  54-55
  4.4 滚动轴承的实验数据分析  55-78
    4.4.1 正常情况  55-57
    4.4.2 外圈点蚀故障情况  57-63
    4.4.3 内圈点蚀故障情况  63-70
    4.4.4 滚动体点蚀故障情况  70-72
    4.4.5 多故障情况  72-78
  4.5 本章小结  78-80
第五章 MP 算法在滚动轴承故障诊断中的应用-系统实现  80-96
  5.1 引言  80-82
  5.2 基于MP 算法的系统的设计  82-94
    5.2.1 硬件实现  82-86
    5.2.2 数据采集模块  86-88
    5.2.3 历史数据查询模块  88-90
    5.2.4 原始信号分析模块  90-91
    5.2.5 匹配追踪算法实现模块  91-94
    5.2.6 生成报表模块  94
  5.3 本章小结  94-96
第六章总结与展望  96-98
  6.1 本文总结  96-97
  6.2 展望  97-98
参考文献  98-102
致谢  102-104
攻读硕士学位期间发表的论文  104
攻读硕士学位期间参与的科研项目  104-105

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中图分类: > 工业技术 > 机械、仪表工业 > 机械制造工艺 > 柔性制造系统及柔性制造单元 > 故障诊断和维护
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