滾動(dòng)軸承的性能退化特征提取及評(píng)估方法研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和工業(yè)需求的發(fā)展，各類先進(jìn)生產(chǎn)設(shè)備一方面不斷向復(fù)雜、高速、高效、輕型、微型或大型的方向發(fā)展，另一方面卻又面臨更加苛刻的工作和運(yùn)行環(huán)境。一旦設(shè)備的關(guān)鍵部件發(fā)生故障，就可能破壞整臺(tái)設(shè)備甚至影響整個(gè)生產(chǎn)過程，造成巨大經(jīng)濟(jì)損失，還可能導(dǎo)致災(zāi)難性的人員傷亡并產(chǎn)生嚴(yán)重的社會(huì)影響。因此，如何有效評(píng)估設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，從而能夠及時(shí)采取措施以防止災(zāi)難性事故的發(fā)生是當(dāng)前迫切需要解決的問題。
　　 一般來說，機(jī)械設(shè)備在使用過程中總會(huì)經(jīng)

2、歷由正常到退化直至失效的過程，而這期間通常都要經(jīng)過一系列不同的性能退化狀態(tài)。因此，如果能夠在設(shè)備性能退化過程中監(jiān)測到設(shè)備性能退化的程度，那么就可以有針對(duì)性地組織生產(chǎn)和制定合理的維修計(jì)劃，做到既能防止設(shè)備異常失效的發(fā)生，又能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的最大化。設(shè)備性能退化評(píng)估正是基于這一設(shè)想而提出的一種主動(dòng)維護(hù)技術(shù)，它側(cè)重于對(duì)設(shè)備全壽命周期中性能衰退程度的度量，而不過多的注重某一時(shí)間點(diǎn)的故障類別診斷，因此，與現(xiàn)有的故障診斷技術(shù)在理念上和方法上都有很大的

3、不同。本文以滾動(dòng)軸承為對(duì)象，深入開展了設(shè)備性能退化評(píng)估框架下的特征提取和評(píng)估方法的研究，包括以下幾個(gè)方面的內(nèi)容：
　　 (1)從理論分析與工程應(yīng)用的角度出發(fā)，闡述了論文的選題背景和研究意義。分析了信號(hào)分析與處理技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)以及設(shè)備性能退化評(píng)估與預(yù)測等方面的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，總結(jié)了目前研究中需要解決的問題，確立了本論文的研究內(nèi)容。
　　 (2)介紹了為本文研究提供數(shù)據(jù)支撐的滾動(dòng)軸承加速疲勞壽命試驗(yàn)。一方面，從對(duì)初始性能

4、退化的敏感性和對(duì)全退化過程的一致性角度，分析了常規(guī)指標(biāo)對(duì)滾動(dòng)軸承性能退化的反映能力，結(jié)果表明常規(guī)指標(biāo)存在對(duì)初始退化不敏感的缺點(diǎn)。另一方面，也檢驗(yàn)了試驗(yàn)數(shù)據(jù)的可信性。
　　 (3)針對(duì)滾動(dòng)軸承所具有的二階循環(huán)平穩(wěn)特性，提出了譜相關(guān)密度切片能量譜分析方法，它把滾動(dòng)軸承五個(gè)特征頻率處的譜相關(guān)密度切片在循環(huán)頻率-譜相關(guān)能量的二維空間進(jìn)行表達(dá)。對(duì)滾動(dòng)軸承退化過程進(jìn)行的循環(huán)平穩(wěn)分析表明，該方法既能直觀反映性能的退化，又能揭示引起不斷退化的主

5、要損傷部位。
　　 (4)研究了針對(duì)設(shè)備性能退化評(píng)估的特征提取方法。滾動(dòng)軸承正常狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)近似為隨機(jī)分布，而隨著故障的不斷加深，振動(dòng)信號(hào)的隨機(jī)成分的比例不斷下降，而復(fù)雜度可以很好的反映出信號(hào)中隨機(jī)成分比例的變化。因此，以復(fù)雜度度量方法為手段，研究了多種復(fù)雜度度量方法對(duì)滾動(dòng)軸承性能退化程度的量化反映能力，針對(duì)近似熵和樣本熵直接從原始時(shí)域空間進(jìn)行度量而無法很好的反映各退化階段的不足，提出了包絡(luò)近似熵和包絡(luò)樣本熵，從而實(shí)現(xiàn)從包絡(luò)

6、域?qū)π盘?hào)進(jìn)行復(fù)雜性的度量。通過理論模型仿真、不同損傷程度實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、全壽命周期的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)三個(gè)方面，對(duì)各個(gè)復(fù)雜度指標(biāo)進(jìn)行了對(duì)比、總結(jié)。結(jié)果表明，復(fù)雜度指標(biāo)能夠更敏感的捕捉到滾動(dòng)軸承的初始退化，是對(duì)現(xiàn)有常規(guī)指標(biāo)的有益補(bǔ)充。
　　 (5)針對(duì)現(xiàn)有性能退化評(píng)估方法存在的問題，在提出并分析了基于模糊C均值和基于支持向量數(shù)據(jù)描述的性能退化評(píng)估方法的基礎(chǔ)上，提出了二者相結(jié)合的評(píng)估方法。它利用支持向量數(shù)據(jù)描述獲得正常狀態(tài)的聚類中心，結(jié)合失效狀態(tài)數(shù)