基于第二代小波变换的滚动轴承故障诊断方法与实验研究.doc

1、摘 要 滚动轴承是旋转机械中应用最为广泛的机械零件，也是最易损坏的元件之一。旋转机械的许多故障都与滚动轴承有关，轴承性能与工况的好坏直接影响到与之相关联的轴以及安装在转轴上的齿轮乃至整台机械设备的性能，其缺陷会导致设备产生异常振动和噪声，甚至造成设备损坏。通过分析滚动轴承的失效机理及出现故障时的特征频率，用第二代小波分析能同时从时域和频域两个方面对信号进行分析，应用第二代小波变换加包络分析相结合的方法，成功提取仿真信号和实测信号中的周期性成分，对滚动轴承故障做出准确诊断。因而用第二代小波变换研究滚动轴承故障，有着较好的优势，同时开展对轴承的故障诊断具有非常重要的意义。 通过调研和查阅相关文献，

2、了解第二代小波变换理论和应用现状。根据滚动轴承故障的特点，熟练运用第二代小波变换的基本原理诊断滚动轴承在机械零件中的故障。再者采用Matlab编制分析程序，并且在旋转机械试验台进行故障实验研究，提取出轴承故障特征。针对于信号的特点，构造合适的第二代小波，以提取信号中轴承故障特征参数，从而达到在试验研究基础上，研究基于第二代小波变换的滚动轴承故障诊断方法。关键字：滚动轴承；第二代小波变换；包络分析；故障诊断 ；MATLAB Abstract Rolling bearing is the most widely used in rotating machinery, which is one of

3、 the most fragile components. The many failures of rotating machinery is relationship with the Rolling bearing ,the bearing performance and working conditions have a direct impact to the performance of the associated shaft and the gear installed on the shaft or a complete mechanical equipment of the

4、 defect will cause the device to generate abnormal vibrationand noise, and even equipment damage. By the characteristic frequency of the failure mechanism and failure analysis of rolling bearing, simultaneously from the two aspects of time domain and frequency domain signal analysis with the second

5、generation wavelet analysis, the application of second generation wavelet transform plus envelopment analysis method of combining, successful extraction of simulated signals and measured signals in the cyclical component, to make an accurate diagnosis of rolling bearing failure. Thus the second gene

6、ration wavelet transform rolling bearing fault, has a better advantage at the same time to carry out fault diagnosis of bearing great significance.Research and relevant literature to understand the second generation wavelet transform theory and application status. According to the characteristics of

7、 the rolling bearing fault, skilled use of second generation wavelet transform of the basic principles of diagnosis of rolling bearing failure in the mechanical parts. Furthermore, using Matlab prepare an analysis of program, and rotating machinery test rig failure experimental study, to extract the

8、 bearing fault feature. For the characteristics of the signal, to construct a suitable second-generation wavelet, bearing fault characteristic parameters in order to extract the signal, to achieve in the test study on the basis of which, the study is based on second generation wavelet transform of t

9、he ball bearing fault diagnosis method.Key words: Rolling bearing；Second generation wavelet transform；Envelopment analysis Fault Diagnosis；MATLAB目 录引言11 绪论11.1 课题研究的意义11.2 课题研究现状11.3 本课题研究的内容22 旋转机械故障诊断研究现状22.1 故障信号特征提取22.2 故障信号降噪处理技术32.3 故障状态识别42.3.1主分量分析法42.3.2距离函数分类法42.3.3好模糊模式识别法42.3.4神经网络识别法52.

10、3.5贝叶斯决策理论方法52.4 第二代小波分析方法与第一代小波的比较63 第二代小波分析基本理论分析63.1 小波分析简介63.1.1多分辨率阐述63.1.2小波变换93.2 第二代小波基本理论分析及方法113.2.1Laurent多项式的Euclidean算法113.2.2小波分解与重构的多相位的表示法123.2.3提升算法134 基于第二代小波变换滚动轴承故障诊断154.1 概述简介154.2 滚动轴承振动特性164.2.1滚动轴承的典型结构164.2.2滚动轴承的特征频率164.3 故障轴承振动信号特征184.3.1轴承内滚道损伤184.3.2轴承外滚道损伤194.3.3滚动体损伤20

11、4.4 二代小波在滚动轴承故障诊断的研究224.4.1正常轴承的频率特性224.4.2 轴承外圈故障诊断254.4.4轴承滚动体故障诊断305 论文结论32谢 辞33参考文献34附 录35引言 伴随着社会的发展,科学的技术不断进步，现代化的旋转机械设备正在向大型化的，连续化，集成化，柔性化，高速化和自动化方向的不断发展。并且设备的功能越来越强大，性能指标越来越多，价格越来越贵，组织和结构越来越复杂，这样的设备对管理和维修也会要求也会提出了更高的要求。一方面先进的设备极大地提高了生产效率；但是另一方面还会使生产过程中潜伏着更大的危机，一旦设备出现故障而停机，将会造成巨大的经济损失，甚至带来灾难性

12、的后果。而旋转机械设备的故障与滚动轴承故障有着密切的联系。通过第二代小波变换的方法对滚动轴承故障进行判断与研究，我们发现该方法具有相当的实际意义。1 绪论1.1 课题研究的意义 第二代小波变换在处理图像以及机械诊断中有着非常广泛的应用。由于滚动轴承是机械设备的重要组成部分，在机械的正常工作中与其相关非常大。一旦滚动轴承出现了问题，会造成严重的后果。下面举几个例子说明，1979年美国三里岛核电站与1986年前苏联切尔诺贝利核电站核反应堆中的泄露事故，不仅造成巨大的经济损失，而且还造成了严重的环境污染，尤其是后者甚为严重，造成了2500余人的伤亡，27万居民被迫疏散等；1985年发生在大同电厂和1

13、988年发生在秦岭电厂的200MW汽轮发电机组的严重断轴毁机事件，不仅直接经济损失就分别高达1亿人民币，而且严重影响了华北电网和西北电网的正常运行；2000年武汉钢铁公司精轧机齿轮箱伞齿轮固定键承接面压溃，直接经济损失上千万；2005年年初宣化钢铁公司一高线精轧机20架I轴轴承保持架断裂，滚动体磨损剥落，导致直接经济损失高达上百万元；2005年后半年唐山钢铁公司增速机轴承内圈断裂等，直接经济损失也高达上百万元。像以上的在事故中出现的问题，造成了非常的大的负面影响，所以，我们研究该课题，有着非常积极的意义。这样，能为我们在机械设备的工作，提供优良的解决方向，为节约由于轴承故障的造成的经济损失提出

14、很好的前景。尤其，在其早期发现，会对我们的更加有利。第二代小波，又是非常有用的处理信号的工具，所以，我们进行基于第二代小波变换滚动轴承故障诊断方法，是一个非常有意义的课题，能为解决实际问题提供专业的优良的构想，具有较好的价值。1.2 课题研究现状 经历了40余年的快速发展过程，设备故障诊断技术也有了飞速的发展。诊断方法已从最初时域指标分析，发展到目前的频谱分析，解调分析，经验模式分解，小波分析，第二代小波分析等技术。随着这些技术的应用，故障诊断的精准程度也得到大幅的提高。小波分析是近年来在故障诊断领域应用比较成功的一种方法，它改善了Fourier变换在时域，频域协调性较差的缺点，是一种在时域和

15、频域都具有描述信号局部特性能力的方法。小波分析的出现可以说是非平稳信号领域的一个重要的突破性的进展，已经受到了国内外学者的广泛关注。在传统小波变换取得累累硕果的同时，同时暴露出它的不足之处。其缺点主要有：小波基函数较少；小波基的构造与信号无关，不仅不能有效的匹配信号，还过于依赖于Fourier变换，并且数据长度必须是2n倍。而第二代小波变换是近年来小波分析领域的重大突破，它克服了传统小波上述几此不足之处，并能够取得比传统小波更好的效果。因此我们相信第二代小波在滚动轴承故障诊断领域中的应用是值得期待的。1.3 本课题研究的内容 本课题研究了基于第二代小波分析的滚动轴承故障诊断方法。对滚动轴承的外圈，内圈，滚动体等故障类型进行研究。结合Hilbert解调，相关分析构造了一种滚动轴承早期故障识别方法。其计算步骤是：首先用第二代小波变换将滚动轴承信号分解到指定层上，得到一定的频带，再用Hirbert变换进行包络解调，最后对解调后的信号进行FFT变换得到小波包络谱，从而在包络谱发现滚动轴承的故障频率特性，再与理论计算出的频率比较，如相同说明有故障。2 旋转机械故障诊断研究现状2.1 故障信号特征提取 我们都知道机械设备运行时会产生振动17，同时还会伴随噪声，由于设备振动或者噪声中带有大量的机械设备运行状态信息，再者，振动或者噪声十