基于随机共振与EMD技术的滚动轴承故障诊断

发布时间：2023-06-10 14:05

　　滚动轴承作为一种重要的旋转零部件,对整个机械装置的运行状态有十分重要的影响。但是由于恶劣的工作环境,滚动轴承的故障特征信息经常淹没在强噪声中很难提取。虽然有很多信号处理的方法都在滚动轴承故障特征提取及诊断方向取得了良好的应用效果,但依然存在着诸多问题。例如,EMD方法有时会出现模态混叠现象,并不能成功分解特征信号;研究随机共振方法时,背景噪声大多是高斯白噪声,而实际工程中包含了各种各样的噪声;随机共振的研究中多以信噪比为评价指标,但该指标需要提前知道精确的故障特征频率。这些问题都将直接影响到微弱特征信号的提取,进而对滚动轴承的故障诊断造成困难。根据上述问题,本文采用随机共振与EMD技术对强噪声背景下滚动轴承故障特征提取及故障诊断进行了研究,具体内容如下:(1)白噪声背景下基于随机共振与EMD技术的滚动轴承故障诊断。用EMD方法来分解多频信号时,有时并不能成功分解并出现模态混叠现象。因此,本论文提出基于周期势自适应随机共振和EMD结合的方法来分解双频信号。同时,将双稳态自适应随机共振和EMD结合的方法与周期势自适应随机共振和EMD结合的方法作对比。仿真信号和实验信号的结果表明双稳态自适应...

【文章页数】：109 页

【学位级别】：硕士

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致谢
摘要
abstract
变量注释表
1 绪论
    1.1 课题来源和意义
    1.2 研究背景与现状
    1.3 论文研究内容和章节安排
2 白噪声背景下基于随机共振与EMD技术的滚动轴承故障诊断
    2.1 引言
    2.2 EMD和随机共振的基础理论
    2.3 BSR与 EMD和 PSR与 EMD方法对比
    2.4 本章小结
3 有界噪声背景下基于随机共振的低速滚动轴承故障诊断
    3.1 引言
    3.2 有界噪声模型和二次采样法介绍
    3.3 数值仿真和实验验证
    3.4 本章小结
4 基于改进信噪比随机共振的滚动轴承故障诊断
    4.1 引言
    4.2 改进信噪比的指标
    4.3 数值仿真和实验验证
    4.4 本章小结
5 基于LabVIEW和 MATLAB的滚动轴承故障智能诊断系统
    5.1 引言
    5.2 软件概述
    5.3 使用说明
    5.4 举例说明
    5.5 本章小结
6 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
作者简历
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本文编号：3832994