滾動軸承故障診斷中信號校正和特征提取方法研究.pdf

1、機械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷在保證產(chǎn)品質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率和避免安全事故等方面具有重大意義。滾動軸承作為各類旋轉(zhuǎn)機械的重要部件，其健康狀況直接影響了整個設(shè)備的性能，因此滾動軸承的故障診斷是機械設(shè)備故障診斷領(lǐng)域的重要課題。本文對非平穩(wěn)信號的畸變校正以及強背景噪聲下信號的特征提取方法進行了研究。
　　首先，本文介紹了滾動軸承的基本結(jié)構(gòu)、失效形式以及故障特征頻率，分析了滾動軸承故障的發(fā)展歷程、軸承振動的機理以及振動信號與軸承狀態(tài)的關(guān)系。隨

2、后，進行了軸承振動信號采集實驗和列車軸承動態(tài)聲學(xué)信號采集實驗。其中針對列車軸承動態(tài)聲學(xué)信號采集實驗，課題組設(shè)計了軸承靜態(tài)聲學(xué)實驗和軸承動態(tài)聲學(xué)實驗來模擬列車的真實運動場景。
　　其次，本文對列車道旁聲學(xué)信號的多普勒畸變問題進行了研究。在麥克風(fēng)陣列模型的基礎(chǔ)上提出結(jié)合傳播因子算法和時域插值重采樣的多普勒畸變校正算法。首先利用傳播因子算法對列車軸承的位置進行實時估計，隨后根據(jù)軸承位置構(gòu)造重采樣時間序列，最后利用時域插值重采樣方法對畸變