滾動(dòng)軸承故障診斷中信號(hào)校正和特征提取方法研究.pdf

1、機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷在保證產(chǎn)品質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率和避免安全事故等方面具有重大意義。滾動(dòng)軸承作為各類旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要部件，其健康狀況直接影響了整個(gè)設(shè)備的性能，因此滾動(dòng)軸承的故障診斷是機(jī)械設(shè)備故障診斷領(lǐng)域的重要課題。本文對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的畸變校正以及強(qiáng)背景噪聲下信號(hào)的特征提取方法進(jìn)行了研究。
　　首先，本文介紹了滾動(dòng)軸承的基本結(jié)構(gòu)、失效形式以及故障特征頻率，分析了滾動(dòng)軸承故障的發(fā)展歷程、軸承振動(dòng)的機(jī)理以及振動(dòng)信號(hào)與軸承狀態(tài)的關(guān)系。隨

2、后，進(jìn)行了軸承振動(dòng)信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)和列車軸承動(dòng)態(tài)聲學(xué)信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)。其中針對(duì)列車軸承動(dòng)態(tài)聲學(xué)信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)，課題組設(shè)計(jì)了軸承靜態(tài)聲學(xué)實(shí)驗(yàn)和軸承動(dòng)態(tài)聲學(xué)實(shí)驗(yàn)來模擬列車的真實(shí)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景。
　　其次，本文對(duì)列車道旁聲學(xué)信號(hào)的多普勒畸變問題進(jìn)行了研究。在麥克風(fēng)陣列模型的基礎(chǔ)上提出結(jié)合傳播因子算法和時(shí)域插值重采樣的多普勒畸變校正算法。首先利用傳播因子算法對(duì)列車軸承的位置進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)，隨后根據(jù)軸承位置構(gòu)造重采樣時(shí)間序列，最后利用時(shí)域插值重采樣方法對(duì)畸變