车辆滚动轴承故障诊断分析技术的研究

论文摘要

铁路是国民经济的大动脉,它担负着全国大部分的运输任务,而机车车辆是完成这些任务的运载工具。轴承的工作状况是影响铁路运输安全的重要因素之一。机车车辆轴承是铁路机车车辆上最容易危及行车安全的易损件。因此,开展机车车辆轴承故障诊断与预报的研究,对避免重大事故、变革维修体制和促进经济发展等都具有重要的现实意义。完整的滚动轴承故障诊断过程包含信号测取、特征抽取、故障诊断三部分。本文简要介绍了滚动轴承的结构、故障形式及其成因、故障特征频率等。详细研究了故障诊断领域比较活跃的理论与方法,这些方法包括FFT变换诊断方法、小波变换诊断方法、Hilbert-Huang变换诊断方法。利用噪声法采集滚动轴承的故障信号,并搭建了现场实验台进行信号采集,同时基于DSP的高速实时性,既能快速处理大批量数据,又能对信号进行实时处理。通过信号处理算法的实时DSP实现,在理论方法研究的基础上,对车辆轴承的故障信号进行处理分析和比较,并对结果进行分析以及滚动轴承故障特征频率的计算。采用传统的FFT变换对采集的时域信号进行频谱分析,发现FFT变换并不能有效地识别轴承故障特征频率。基于此种情况,分别采用小波变换和Hilbert-Huang变换对信号进行分析,与理论值相比较,证明判断的正确性,来完成故障诊断。实验结果表明这两种方法比传统的处理方法能更好地识别轴承的故障特征频率,从而正确的完成轴承故障诊断。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 车辆滚动轴承故障诊断研究的目的及意义
• 1.2 国内外轴承故障诊断分析技术研究现状
• 1.3 车辆滚动轴承故障诊断的内容
• 1.4 DSP 的发展及其主要结构特点
• 1.4.1 DSP 芯片的特点
• 1.4.2 DSP 的主要结构特点
• 1.4.3 中断
• 1.5 本文研究内容
• 本章小结
• 第二章 车辆滚动轴承故障特征分析
• 2.1 滚动轴承的结构
• 2.2 滚动轴承失效的基本形式
• 2.3 噪声诊断技术
• 2.3.1 噪声法测量的过程
• 2.3.2 数据采集系统的硬件介绍
• 2.3.3 噪声法测量的注意事项
• 2.4 滚动轴承的故障信号频率
• 本章小结
• 第三章 车辆滚动轴承故障诊断方法研究
• 3.1 时频域参数指标诊断方法
• 3.2 快速傅里叶变换（FFT）诊断方法
• 3.3 小波变换
• 3.3.1 小波变化的定义及特点
• 3.3.2 小波分析原理
• 3.3.3 现代功率谱分析-AR 模型谱估计法
• 3.4 Hilbert 变换
• 3.4.1 希尔伯特变换原理和Hilbert—Huang 变换的提出
• 3.4.2 经验模态分解（EDM）
• 3.4.3 局部Hilbert 边际谱
• 3.5 轴承故障的智能诊断方法
• 本章小结
• 第四章 滚动轴承信号采集处理系统的软件设计
• 4.1 系统软件的总体设计
• 4.1.1 DSP 开发概述
• 4.1.2 软件编程的特点及方法
• 4.1.3 DSP 的代码开发流程
• 4.2 CCS 简介
• 4.2.1 CCS 的功能
• 4.2.2 CCS 开发流程
• 4.3 信号采集程序设计
• 4.3.1 信号采集程序
• 4.3.2 中断编程
• 本章小结
• 第五章 车辆滚动轴承故障诊断实验研究
• 5.1 车辆滚动轴承噪声信号采集
• 5.1.1 检测对象
• 5.1.2 实验设备
• 5.1.3 滚动轴承故障特征频率的计算
• 5.2 故障信号处理和分析
• 本章小结
• 结论与展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢