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文檔簡介
1、旋轉(zhuǎn)設(shè)備是工業(yè)機械中最重要的部件之一,而軸承則是一種典型的旋轉(zhuǎn)設(shè)備。如果機械系統(tǒng)中的軸承有故障,不僅會影響系統(tǒng)的正常運行,也有可能導致一些意想不到的危險后果,所以需要及時發(fā)現(xiàn)軸承的早期缺陷。一般通過分析振動信號來進行軸承的狀態(tài)檢測和故障診斷,但是受到工作環(huán)境的噪聲及軸承與其他機械零件耦合而產(chǎn)生的噪聲的影響,故障診斷的難度很大。因此,亟需找到一種有效的微弱信號檢測的方法。
在微弱信號檢測中,隨機共振是一種利用噪聲來增強周期性信號
2、的有效方法。考慮到有故障的軸承振動信號的非平穩(wěn)特性,本文研究了時頻分布中的隨機共振。本文提出了一種稱為多尺度隨機共振譜的新方法,以提高檢測初始缺陷信號的有效性。該方法的理論依據(jù)在于(1)故障導致的瞬變主要位于時頻分布中的特定頻帶,因此只有該頻段的噪聲才能激活隨機共振效應;(2)時頻分布上的每一個頻率上對應于在特定頻率上調(diào)制的包絡(luò),因此在時頻分布中存在用于每個頻率標度的調(diào)制系統(tǒng)。本文提出的新方法將時頻分布的每個尺度視為特定頻率的調(diào)制系統(tǒng),
3、由于有用信息僅包含在測量信號的特定尺度中,不同調(diào)制系統(tǒng)中的噪聲在用隨機共振技術(shù)增強缺陷信息方面將具有不同的有效性。
在對實驗數(shù)據(jù)的分析中,相比起各種經(jīng)典的隨機共振方法,本文所提出的方法在識別滾動軸承的故障頻率方面具有更多的優(yōu)勢,同時也顯示了在診斷混合故障的振動信號中的潛力。
此外,本文還探索了兩種機械故障診斷算法的軟件實現(xiàn),其一是在智能手機中應用故障診斷算法,其二是將算法部署到服務(wù)器上并通過網(wǎng)絡(luò)瀏覽器將診斷結(jié)果可視化
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