變轉(zhuǎn)速下機(jī)械動態(tài)信息的自適應(yīng)提取與狀態(tài)評估.pdf

1、與平穩(wěn)工況相比，變轉(zhuǎn)速下的機(jī)械設(shè)備的動態(tài)信號十分復(fù)雜，信號會出現(xiàn)調(diào)頻、調(diào)幅、調(diào)相等非平穩(wěn)特征，這些特征又往往相互耦合，使故障特征的提取變得十分困難。變轉(zhuǎn)速下機(jī)械故障特征的提取既是許多行業(yè)機(jī)械裝備故障診斷水平提升所迫切需要解決的技術(shù)瓶頸，也是當(dāng)前國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題。
　　本論文是在這一背景下，從故障信號的產(chǎn)生機(jī)理、信號的傳播機(jī)制入手，通過研究轉(zhuǎn)速波動對機(jī)械動態(tài)信號影響的本質(zhì)，建立了機(jī)械故障瞬態(tài)幅、頻、相信息的自適應(yīng)提取方法，揭示了

2、故障特征隨設(shè)備轉(zhuǎn)速的演化規(guī)律。這一研究工作為變轉(zhuǎn)速下的機(jī)械故障診斷理論奠定了基礎(chǔ)，并成功應(yīng)用于轉(zhuǎn)子裂紋特征提取、齒輪箱起停車故障診斷、變轉(zhuǎn)速軸承故障診斷、數(shù)控機(jī)床傳動鏈誤差溯源等領(lǐng)域，獲得了令人滿意的效果。
　　論文首先指出了變轉(zhuǎn)速下機(jī)械故障診斷的迫切需求和難點(diǎn)，根據(jù)變轉(zhuǎn)速下機(jī)械故障診斷方法的發(fā)展歷程，從信號采集與預(yù)處理、非平穩(wěn)信號分析、故障智能診斷等角度對現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行分類、回顧和總結(jié)，指出現(xiàn)有方法無法有效實(shí)現(xiàn)變轉(zhuǎn)速下機(jī)械故障診斷

3、的癥結(jié)所在。
　　回轉(zhuǎn)設(shè)備的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速是變轉(zhuǎn)速下機(jī)械故障診斷的重要參數(shù)之一，也是提取表征設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)其它關(guān)鍵參數(shù)的基本前提，針對傳統(tǒng) STFT方法存在的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速估計(jì)精度不足的問題，論文提出了一種基于短時(shí)chirp-Fourier變換的自適應(yīng)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速估計(jì)方法。該方法建立了調(diào)頻參數(shù)的自適應(yīng)選取策略，可根據(jù)信號的時(shí)頻分布特性對信號進(jìn)行自適應(yīng)匹配分解，不但提高了計(jì)算效率，而且避免了譜圖模糊問題，實(shí)現(xiàn)了瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的精確估計(jì)。
　　階次跟蹤

4、技術(shù)建立了非平穩(wěn)信號與循環(huán)平穩(wěn)信號之間橋梁。然而現(xiàn)有的階次跟蹤方法總是依賴于編碼器或鍵相傳感器等硬件設(shè)備，不僅提高了測試成本，也給現(xiàn)場安裝和維護(hù)帶來不便。針對該問題，本文將自適應(yīng)短時(shí)chirp-Fourier變換與Vold-Kalman濾波相結(jié)合，建立了一種適用于大轉(zhuǎn)速波動的無鍵相階次跟蹤技術(shù)，擺脫了傳統(tǒng)階次跟蹤方法對鍵相信號的依賴，拓展了階次跟蹤技術(shù)的應(yīng)用范圍，實(shí)現(xiàn)了轉(zhuǎn)速自適應(yīng)跟蹤。
　　起停車是許多機(jī)械裝備歷經(jīng)的一種工況，也是

5、一種典型的變轉(zhuǎn)速運(yùn)行過程。然而，從機(jī)械測試的角度看，該過程相當(dāng)于對機(jī)械系統(tǒng)施加了一個(gè)掃頻激勵(lì)，由于設(shè)備的故障在不同的激勵(lì)頻率下會呈現(xiàn)出不同的振動響應(yīng)和變化趨勢，與恒定轉(zhuǎn)速工況相比，起停車過程的動態(tài)信號中就包含了更為豐富的狀態(tài)信息。為此，本文建立了一種基于短時(shí)相位解調(diào)的齒輪箱起停車故障診斷技術(shù)，通過聯(lián)合柔性化的時(shí)域平均和短時(shí)相位提取方法，將故障引起的相位調(diào)制表征為關(guān)于轉(zhuǎn)速和齒輪箱回轉(zhuǎn)角度的聯(lián)合分布函數(shù)。該技術(shù)不僅可以更加有效地識別故障，而

6、且能為齒輪箱最佳測試轉(zhuǎn)速的確定提供有力依據(jù)。
　　傳統(tǒng)滾動軸承故障診斷方法建立在恒定轉(zhuǎn)速假設(shè)的基礎(chǔ)上。然而在工業(yè)應(yīng)用中，多數(shù)的承載軸承的運(yùn)行轉(zhuǎn)速非恒定。在變轉(zhuǎn)速工況下，軸承的故障通過頻率隨時(shí)間而變化，因此，其沖擊包絡(luò)呈現(xiàn)非平穩(wěn)特征，導(dǎo)致傳統(tǒng)的特征頻譜分析方法不再有效。為了解決上述問題，本文從滾動軸承的振動形成機(jī)理出發(fā)，建立了一種無鍵相包絡(luò)階次分析方法。該方法首先采用譜峭度方法獲得故障的沖擊包絡(luò)信號；然后通過廣義階次跟蹤技術(shù)提取滾動

7、軸承的瞬時(shí)相位信息；最后利用該相位信息對沖擊包絡(luò)信號進(jìn)行角度域重采樣，從而解決了變轉(zhuǎn)速下滾動軸承的故障診斷問題。本文將該算法應(yīng)用于某鐵路局列車滾動軸承的故障診斷，其診斷效果相比傳統(tǒng)方法獲得顯著提高。
　　盡管振動分析是現(xiàn)階段設(shè)備故障診斷最為有效途徑之一，然而在一些場合，測振傳感器由于環(huán)境和工況限制難以安裝。那么在振動信息無法獲得的情況下，如何尋找新的診斷信息源成為現(xiàn)階段故障診斷的研究熱點(diǎn)。針對以上問題，本文探索了內(nèi)置編碼器信息在機(jī)

8、械設(shè)備故障中的應(yīng)用。為了精確提取故障引起的轉(zhuǎn)速波動特征，提出了一種基于數(shù)字微分器的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速估計(jì)方法，并進(jìn)一步討論了窗函數(shù)及窗長選取對轉(zhuǎn)速算法性能的影響，為機(jī)械設(shè)備的故障特征提取提供了一種新的手段。通過現(xiàn)場應(yīng)用案例證實(shí)了該方法在數(shù)控機(jī)床振源定位中的有效性和穩(wěn)定性。
　　將基于內(nèi)置傳感器信息的測試手段與上述非平穩(wěn)信號處理方法相結(jié)合，形成了變轉(zhuǎn)速下的機(jī)床傳動誤差測量與溯源技術(shù)?；谝陨显恚芯坎㈤_發(fā)了一套機(jī)床傳動鏈動態(tài)誤差測試系統(tǒng)。本