论文摘要
滚动轴承是旋转机械中应用最广泛的关键零部件之一,其工作状态的优劣直接影响到整台机组乃至整条生产线的生产质量和安全。尤其在工业向自动化、智能化发展的今天,对滚动轴承故障的诊断技术进行研究具有十分重要的意义。本文根据滚动轴承振动信号表现出循环平稳性这一现象,研究了基于循环平稳信号处理的滚动轴承振动信号特征提取方法。根据循环自相关函数等于两个移频形式的互相关及循环自相关函数的周期性特征,提出基于FFT及IFFT的循环自相关函数算法,该算法将周期函数的互相关快速算法引入循环自相关函数的计算中,相对直接按公式计算的速度提高了千倍以上。运用该算法得到的循环自相关函数,进行谱分析及平方谱分析,进一步验证了该算法的正确性。采用时域平滑循环周期图法直接由信号计算谱相关密度切片,在分析常用的三种变换形式基础上,讨论了各自谱密度三维分布的共性、差异、适用范围。通过对八种信号的循环平稳理论与仿真研究,总结了各种信号的循环解调规律,为机械振动机理的研究和工程应用提供了一定的理论依据,具有实用价值。论文最后提出将循环平稳分析与EMD相结合的滚动轴承故障诊断方法,提高了故障识别能力。对实验信号经过EMD自适应滤波后,选择适当的IMF分量进行循环自相关函数及谱相关密度组合切片两种方法的分析,并与频谱分析及包络解调分析作比较,验证了基于FFT的循环自相关函数算法在滚动轴承故障诊断中的正确性和实用性。基于平滑循环周期图估计算法的组合切片法更具有直观性,在滚动轴承五个故障特征频率理论计算值附近选择谱峰值最大的切片进行组合分析,既解决了实际应用中切片位置不准确的问题,又可以通过每个特征循环频率切片组中峰值变化趋势判断轴承工作中的打滑程度。
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