循环平稳理论在滚动轴承故障检测中的应用

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1、浙江大学硕士学位论文摘要滚动轴承是机器最重要的元件之一，其运转状态直接影响整台机器的性能。同时，它也是易损件之一，据不完全统计，旋转机械的故障约有30％是因滚动轴承故障引起的。因此，在造成重大损失之前就及时地诊断出早期故障并进行维修是非常重要的。’文章详细分析了滚动轴承的故障机理及其振动类型，这是故障诊断的基础；并介绍了一些简易诊断指标。共振解调法是目前最成熟的轴承故障诊断方法，它可以获得很高的信噪比。但是由于机器的复杂性，在轴承故障的诊断中，带通滤波不可能去除所有的干扰，其输出信号中除了含有轴承故障的振动信息外

2、，还有噪声振动信息。早期故障信息往往淹没在噪声中，这给诊断工作带来了困难。从循环平稳理沦分析可知，平稳噪声在非零的循环频率处不具有任何特征。本文将共振解调法理论与循环平稳理论相结合，通过实验验证了对调制信号的包络进行循环谱切片分析具有更好的噪声抑制能力。将该方法应用于轴承故障诊断，基于MATLAB进行仿真分析，提取出了故障轴承的故障特征频率，从而判断出轴承故障的部位。文章最后对本论文的研究工作做了总结，并对下一步工作做了展望。关键字：循环平稳，共振解调，谱切片分析，信噪比，故障特征频率浙江大学硕士学位论文ABST

3、RACTRollinghearingisoneofthemostimportantmechanicalpartsintherotatingmachinery．Theperformanceofrollinghearingshasdirectinfluenceontheperformanceofthewholemachine．Atthesametime，rollinghearingisalsooneofthevuinerableparts，andhearingfailureisoneoftheforemostcaus

4、esofbreakdownsintherotatingmachinery．Thus，itisofgreatimportancetodetectthedefectatitsincipientstageandalerttheoperatorbeforeitdevelopsintoacatastrophicfailure．Thefaultprincipleandthevibrationtypesaleanalyzedindetail，whicharethebasisesoffaultdiagnosis．Somefaci

5、litatedcriteriaforthediagnosisalealsointroducedinthispaper．Resonancedemodulationtheoryisthemostwidelyusedfault·diagnosistechniquebecauseofthehighSNRitachieves．Unfortanately,theband—passfilterusedinresonancedemodulationCannoteliminateallthenoisesduetothecomple

6、xityofthemachinery．Theoutputofband—passfilterincludesthevibrationsignalcausedbythefault，aswellasthevibrationsignalregardedasnoise．Thenoisesarccausedbymanyfactorsotherthanthefaultoftherollinghearing．IntheincipientstagethefaultinformationiSusuallymaskedbythenoi

7、ses,andmakesthediagnosisdifficult．Accordingtothecyclostationarytheory,thestationarynoisehasnoinfluenceatnon-zerocyclicfrequency．Inthispaper,basedontheresonancedemodulationtheoryandthecyclostationarytheory,aswellasaccordingtotheexperiments，itisverifiedthatthec

8、yclicspectrumsliceanalysistotheenvelopeofmodulatedsignalperformsbetterOUthenoiserestraint．Thenthistechniqueisusedforthebearingfaultdiagnosis，andbasedonthesimulationwithMatlab，thecharacter