滾動軸承的性能退化特征提取及評估方法研究.pdf

1、隨著科學技術的進步和工業(yè)需求的發(fā)展，各類先進生產設備一方面不斷向復雜、高速、高效、輕型、微型或大型的方向發(fā)展，另一方面卻又面臨更加苛刻的工作和運行環(huán)境。一旦設備的關鍵部件發(fā)生故障，就可能破壞整臺設備甚至影響整個生產過程，造成巨大經濟損失，還可能導致災難性的人員傷亡并產生嚴重的社會影響。因此，如何有效評估設備的運行狀態(tài)，從而能夠及時采取措施以防止災難性事故的發(fā)生是當前迫切需要解決的問題。
　　 一般來說，機械設備在使用過程中總會經

2、歷由正常到退化直至失效的過程，而這期間通常都要經過一系列不同的性能退化狀態(tài)。因此，如果能夠在設備性能退化過程中監(jiān)測到設備性能退化的程度，那么就可以有針對性地組織生產和制定合理的維修計劃，做到既能防止設備異常失效的發(fā)生，又能實現生產效率的最大化。設備性能退化評估正是基于這一設想而提出的一種主動維護技術，它側重于對設備全壽命周期中性能衰退程度的度量，而不過多的注重某一時間點的故障類別診斷，因此，與現有的故障診斷技術在理念上和方法上都有很大的

3、不同。本文以滾動軸承為對象，深入開展了設備性能退化評估框架下的特征提取和評估方法的研究，包括以下幾個方面的內容：
　　 (1)從理論分析與工程應用的角度出發(fā)，闡述了論文的選題背景和研究意義。分析了信號分析與處理技術、模式識別技術以及設備性能退化評估與預測等方面的國內外發(fā)展現狀，總結了目前研究中需要解決的問題，確立了本論文的研究內容。
　　 (2)介紹了為本文研究提供數據支撐的滾動軸承加速疲勞壽命試驗。一方面，從對初始性能

4、退化的敏感性和對全退化過程的一致性角度，分析了常規(guī)指標對滾動軸承性能退化的反映能力，結果表明常規(guī)指標存在對初始退化不敏感的缺點。另一方面，也檢驗了試驗數據的可信性。
　　 (3)針對滾動軸承所具有的二階循環(huán)平穩(wěn)特性，提出了譜相關密度切片能量譜分析方法，它把滾動軸承五個特征頻率處的譜相關密度切片在循環(huán)頻率-譜相關能量的二維空間進行表達。對滾動軸承退化過程進行的循環(huán)平穩(wěn)分析表明，該方法既能直觀反映性能的退化，又能揭示引起不斷退化的主

5、要損傷部位。
　　 (4)研究了針對設備性能退化評估的特征提取方法。滾動軸承正常狀態(tài)下的振動信號近似為隨機分布，而隨著故障的不斷加深，振動信號的隨機成分的比例不斷下降，而復雜度可以很好的反映出信號中隨機成分比例的變化。因此，以復雜度度量方法為手段，研究了多種復雜度度量方法對滾動軸承性能退化程度的量化反映能力，針對近似熵和樣本熵直接從原始時域空間進行度量而無法很好的反映各退化階段的不足，提出了包絡近似熵和包絡樣本熵，從而實現從包絡

6、域對信號進行復雜性的度量。通過理論模型仿真、不同損傷程度實驗數據、全壽命周期的實驗數據三個方面，對各個復雜度指標進行了對比、總結。結果表明，復雜度指標能夠更敏感的捕捉到滾動軸承的初始退化，是對現有常規(guī)指標的有益補充。
　　 (5)針對現有性能退化評估方法存在的問題，在提出并分析了基于模糊C均值和基于支持向量數據描述的性能退化評估方法的基礎上，提出了二者相結合的評估方法。它利用支持向量數據描述獲得正常狀態(tài)的聚類中心，結合失效狀態(tài)數