论文总字数：26268字

摘 要

现代化工业机械事故的发生会造成重大的经济损失和人员伤亡，因滚动轴承故障导致的事故不在少数。滚动轴承的工况监视与故障诊断方法可分为温度法、油样分析法和振动法等，而振动法在实际工作中得到了广泛的应用。在滚动轴承的故障诊断中，对于元件表面的损伤，国内通常采用的方法是共振解调法。在对信号进行包络解调前对信号进行小波去噪，选择某一高频固有振动，利用Hilbert变换进行包络解调，再对低频包络信号进行频谱分析便可得到故障特征信息。经验模态分解（EMD）这一新技术与共振解调的结合，能更为准确的对滚动轴承故障进行有效及时地诊断。本论文对滚动轴承故障的形式及演化作了相关介绍，列出了基于振动信号的轴承故障诊断方法，并主要针对共振解调法进行了实验仿真。采用小波去噪这一技术来对特征信号进行去噪，并利用了凯斯西储试验台的数据利用EMD与共振解调法来完成包络解调及故障诊断。

关键词:轴承故障诊断；共振解调；经验模态分解；

Fault diagnosis of rolling bearing based on vibration signal

Abstract

Modern industrial machinery accident occurrence will cause great economic losses and casualties, due to many accidents of rolling bearing fault. Condition monitoring and fault diagnosis method of rolling bearings can be divided into temperature method, oil analysis method and vibration method etc，the vibration method has been widely used in practical work. In the fault diagnosis of rolling bearing, the surface damage, Method is usually used in the country is the resonance demodulation method. In the envelope demodulation of the signal before the signal wavelet denoising，choose a natural vibration frequency, envelope demodulation by using Hilbert transform, then the spectrum analysis of the low-frequency envelope signal can get fault feature information. The combination of the new technique of empirical mode decomposition and resonance demodulation, can be more accurate fordiagnosis of rolling bearing fault effective and timely. In this paper, the fault form and evolution of rolling bearing are introduced, and the fault diagnosis method based on vibration signal is listed, and the experimental simulation is carried out. The wavelet denoising technique is used to reduce the noise of the characteristic signal, and use the Case Western Reserve test data to complete the envelope demodulation and fault diagnosis by means of empirical mode decomposition (EMD) and resonance demodulation method.

Keywords: Bearing fault diagnosis;Resonance demodulation;Empirical mode decomposition

目录

摘 要 I

Abstract II

目录 III

第一章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2 滚动轴承故障诊断的发展历史 1

1.3滚动轴承失效的主要形式 2

1.3.1磨损 2

1.3.2疲劳剥落 2

1.3.3塑料变形 2

1.3.4腐蚀 3

1.3.5断裂 3

1.3.6胶合 3

1.3.7保持架损坏 3

1.4论文内容与结构安排 3

第二章 滚动轴承故障诊断技术 5

2.1 滚动轴承的故障演化 5

2.2故障诊断的基本环节 6

2.3滚动轴承故障诊断常用方法 6

2.4滚动轴承振动信号处理方法 7

2.3.1时域指标判断法 7

2.3.2频谱分析方法 9

2.3.3功率谱分析方法 10

2.3.4倒频谱分析方法 11

2.3.5共振解调法 11

2.3.6小波变换 12

2.5小结 13

第三章 特征数据的预处理 14

3.1滚动轴承特征频率 14

3.1.1滚动轴承零件固有频率 14

3.1.2滚动轴承故障特征频率 15

3.2 信号的小波去噪 18

3.2.1小波分析的发展 18

3.2.2小波去噪特性 19

3.2.3小波去噪的步骤和方法 19

3.2.2小波去噪的综合应用实例 20

3.3小结 23

第四章 基于共振解调的滚动轴承故障诊断 24

4.1 共振解调技术的特点与步骤 24

4.2 Hilbert变换原理 25

4.3基于EMD和共振解调的方法 27

4.3.1经验模态分解基本概念（EMD） 27

4.3.2EMD的基本原理和算法 29

4.3.3基于EMD的包络谱诊断实例 30

4.4小结 36

第五章 总结与展望 37

5.1总结 37

5.2展望 37

参考文献 38

致谢 40

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

旋转机械中，滚动轴承是极为重要的零件，在许多机械部门也有着很广泛的应用^[1]。但是滚动轴承也是旋转机械中最为容易损坏的元件之一。旋转机械的很多故障都和滚动轴承有着关系，轴承工作的好坏直接影响着机械的工作状态 ^[2]。滚动轴承滚子和滚道的剥落、破裂、凹坑、腐蚀与杂物的嵌入是早期故障产生的原因^[3]。产生的原因有安装不当，搬运粗心、轴承选型不正确、润滑不足、密封失效、制造缺陷及负载不合适等。在有缺陷的情况下，设备会产生异常振动和噪声，严重的时候甚至会损坏设备。此外，滚动轴承寿命的离散性很大，即相同的材料、生产设备和加工工艺下生产出来的同一批轴承，在载荷、润滑等外部条件都一致的情况下，轴承的寿命仍然会相差很大。此特点使得有的轴承的使用寿命虽然已经大大超过设计寿命而仍能正常工作，而有的轴承却远未达到设计寿命就出现了各种故障^[4]。滚动轴承状态的好坏直接关系着设备的运行状态^[5]。而轴承故障多数是突发性的，我们始终处于一种被动检修的状态，往往小问题会酿成大事故。据统计，机械设备30%的故障是由于滚动轴承的故障引起的，因此，用一定的故障诊断方法来对轴承的工作状态进行检测，把滚动轴承故障消灭在初始状态，能发挥出滚动轴承最大限度的工作潜力，这具有十分重要的实际意义 ^[6]。

1.2 滚动轴承故障诊断的发展历史

20世纪60年代，国外开始了滚动轴承的故障诊断，在经过20多年后，随着科学技术的飞速发展，各种方法和新技术的不断产生、发展和完善，扩大了应用领域，监视与诊断的有效性也不断提高。我国的设备故障诊断技术起步比较晚，自1979年才开始接触研究诊断技术，1984年开始真正的在企业推广故障诊断技术，并逐步形成了一支较有实力的故障诊断研究队伍，实现了许多有成效的研究成果。目前在工业发达的国家，轴承的工况监测与故障诊断己经实用化，并且商品化^[7]。总括的说，滚动轴承的故障诊断发展经历了4个阶段：

第一阶段：使用通用的频谱仪诊断轴承故障。在20世纪60年代中期，快速傅立叶(FFT)技术的出现和发展，使得振动信号的频谱分析得到了很大的发展。人们对滚动轴承元件损伤时所产生的振动信号特征频率的计算与采用频谱分析仪分析得到的结果比较来判断滚动轴承是否有故障。

请支付后下载全文，论文总字数：26268字