基于模型的轴承微弱缺陷辨识研究
随着汽车、家电等产品向超平稳方向发展，产品制造厂家对其零部件的精度要求愈来愈高，轴承作为重要的支承部件，其振动特性将直接影响到整个设备的静音性能，因此对轴承进行故障诊断具有十分重要的意义。当前轴承故障诊断技术主要是对工作过程中的轴承失效原因进行检测和预测，而实际上对于新出厂的轴承，由于制造过程中产生的超差，使其存在早期损伤，由它们引起的故障信号常常隐藏在轴承正常振动信号之中而难以被发现，传统的频谱分析无法将其准确的判断出来。本课题就是针对这一问题，提出一种基于模型的轴承微弱缺陷故障辨识的方法，使其在对新下线的轴承进行质量检测时，能够快速发现轴承缺陷，以改进生产加工工艺。
本文通过对轴承微弱缺陷振动信号特点的研究，选取了对非平稳信号有良好分析能力的小波包分析方法，对轴承单缺陷因素所产生的故障信号进行了模式化分析，提取了表征振动性能的特征量。另一方面，建立了包括润滑等摩擦因素影响的轴承振动模型，对轴承运转参数进行了分析和计算，为建立轴承振动信号分析奠定了理论基础。具体完成了以下工作：
1、并构造了一类对轴承微弱缺陷振动信号有良好分析能力的新小波。轴承微弱缺陷的振动信号有以下特点：①、故障信号为非平稳信号；②、故障信号不明显，隐藏在背景噪声中；③、振动频率集中在中高频段。
2、将小波包理论和自回归模型结合起来，实现了轴承微弱缺陷故障信息和其它故障信息的分离，并对其进行谱分析，对分析结果进行模式化处理，从而达到缺陷辨识的目的。
3、对轴承微弱缺陷振动信号进行试验研究，从不同的频率段上找出异音发生的频率位置；提出了正常轴承的振动频谱分布模式函数。
4、克服了经典轴承振动模型线性化假设的缺陷，考虑了润滑状态下轴承的非线性动力学特性，包括接触区的弹性流体动力润滑的卷吸和挤压效应，建立了良好润滑状态下的轴承四自由度振动微分方程。对轴承参数进行分析，讨论了其对轴承振动特性的影响。以轴承元件损伤和表面波纹度为例，对由其引起的轴承缺陷频率进行了计算和讨论。最终将基于解析模型和基于信号处理的分析方法相结合，以达到对轴承微弱缺陷信号的有效辨识。
微弱缺陷;小波包;自回归谱;振动模型;轴承缺陷;质量检测
中国海洋大学
硕士
工程热物理
杨咸启
2007
中文
TP277;TH133.3
80
2007-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）