【摘 要】
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滚动轴承是旋转机械中的关键部位,它支撑着机械传动系统中的旋转结构,一旦其发生故障,很容易引起设备中其他零部件的损坏。因此,对滚动轴承展开故障诊断研究,快速准确识别故障模式,对保障机械设备安全稳定运行具有重要意义。论文以滚动轴承为研究对象,以最大重叠离散小波包变换（Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,MODWPT）、最大相关峭度解卷积（
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滚动轴承是旋转机械中的关键部位,它支撑着机械传动系统中的旋转结构,一旦其发生故障,很容易引起设备中其他零部件的损坏。因此,对滚动轴承展开故障诊断研究,快速准确识别故障模式,对保障机械设备安全稳定运行具有重要意义。论文以滚动轴承为研究对象,以最大重叠离散小波包变换（Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,MODWPT）、最大相关峭度解卷积（Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD）理论为基础,深入研究了基于MODWPT-MCKD的滚动轴承故障诊断方法,并进行了仿真和试验研究。主要内容如下:（1）介绍MODWPT方法的基本理论。对MODWPT算法进行了详细介绍,并通过仿真分析表明,MODWPT方法在处理复杂多分量信号时相较于经验模态分解（Emperical Mode Decomposition,EMD）方法有着明显的优势。（2）针对滚动轴承故障特征提取问题,结合MODWPT方法和MCKD方法各自的优点,提出基于MODWPT-MCKD滚动轴承故障特征提取方法。首先采用MODWPT算法对轴承故障信号进行分解,得到若干分量,依据峭度准则,选取峭度较大的分量进行下一步的MCKD滤波处理,然后对滤波后的信号进行包络解调分析,得到相应的包络谱,最后根据信号包络谱中表现出来的频率特征,与理论计算得到的故障特征频率进行比较,识别故障特征和故障位置。（3）针对齿轮强振动干扰下滚动轴承微弱故障特征提取难的问题,基于MODWPT-MCKD方法展开了不同转速工况下的滚动轴承内、外圈故障试验研究,试验结果表明该方法可以在一定程度上抑制齿轮强振动及噪声的干扰,增强并有效提取出轴承低频微弱故障特征;本文方法的有效性和优越性由试验结果得到进一步验证。图62幅,表格11个,参考文献53篇。
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