基于小波理論的低速重載冶金設備故障診斷.pdf

1、在冶金、礦山、化工等行業(yè)中，低速重載設備的故障發(fā)生，往往會導致整條生產(chǎn)線的停產(chǎn)，損失嚴重。這些關鍵設備中的易損元件成了整條生產(chǎn)線的薄弱環(huán)節(jié)。因此，在現(xiàn)代的生產(chǎn)過程中，這些關鍵設備的故障診斷技術越來越受到重視。滾動軸承是這些設備中最易受損的元件之一，生產(chǎn)過程中的許多故障均與軸承有關。軸承元件缺陷通常使設備產(chǎn)生異常的振動和噪聲，發(fā)展成故障就將造成設備損壞，甚至發(fā)生災難性事故。因此，開展對滾動軸承的故障診斷具有很現(xiàn)實的意義。 文中從滾

2、動軸承振動信號的產(chǎn)生機理出發(fā)，研究滾動軸承的固有振動，承載時由于滾動體、內(nèi)外圈剛度非線性和裝配原因引起的振動以及軸承各種異常情況下振動的特點。建立了滾動軸承各組成元件有損傷點時振動信號的理論模型，并分析了各種故障振動信號的特點，為滾動軸承振動故障診斷提供了理論依據(jù)。滾動軸承的振動信號相當復雜，除反映有關軸承本身工作情況的信息外，也包含了大量機械中其它運動部件和結構的信息。因此，如果僅僅只從時域或頻域對滾動軸承的振動信號進行分析，則很難發(fā)

3、現(xiàn)故障前后的變化，而聯(lián)合時頻域的特性來識別這類信號，提供時頻域的綜合信息，無疑會提高診斷的準確性和可靠性。文中研究了一種新的滾動軸承故障診斷技術——基于小波分析的時頻診斷法。研究了小波分析的原理和滿足條件，對連續(xù)小波變換、離散小波變換、小波去噪、小波包分析分別作了研究，說明了它們各自的特點、使用場合及應用于故障診斷時的有效性。研究了幾種常用的基本小波及其各自的特點，小波變換不同于其它常用的信號變換，就在于它的基函數(shù)是可變的，可以根據(jù)分析

4、對象的特點選擇最適合的基本小波函數(shù)。文中還提出應用小波多層分解、重構提取滾動軸承各部件的故障特征頻率和各層的能量特征。根據(jù)小波分析的特點、性質最大分解尺度下的低頻系數(shù)代表著信號的發(fā)展趨勢，借此可以粗略判斷滾動軸承的運行狀況是否正常，并且該方法可以提取任意頻段的特征頻率，有效抑制噪聲，為強噪聲背景下提取弱信號開辟了新思路隨后根據(jù)滾動軸承的振動理論。經(jīng)過實測數(shù)據(jù)的處理和用小波變換對其進行特征提取，進而進行狀態(tài)診斷效果令人滿意，這說明小波分析