【摘 要】
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作为旋转机械设备中最容易发生失效的零部件,滚动轴承的健康状态对整个机械设备能否正常运行将产生非常重要的影响,由其造成的灾难性设备故障不仅极大地降低了生产效率和经济效益,还可能导致巨大的人员伤亡。因此,开展关于滚动轴承当前运行状态监测和故障识别的研究,实现滚动轴承的早期故障检测、诊断及性能退化评估,能够避免不必要的停机维修,对提高生产经济效益具有重大意义。本文以滚动轴承的振动信号为研究对象,通过分析
【基金项目】
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国家自然科学基金委项目,《局部缺陷滚动轴承多事件激励振动响应机理与识别方法研究》,项目编号为 51765034；
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作为旋转机械设备中最容易发生失效的零部件,滚动轴承的健康状态对整个机械设备能否正常运行将产生非常重要的影响,由其造成的灾难性设备故障不仅极大地降低了生产效率和经济效益,还可能导致巨大的人员伤亡。因此,开展关于滚动轴承当前运行状态监测和故障识别的研究,实现滚动轴承的早期故障检测、诊断及性能退化评估,能够避免不必要的停机维修,对提高生产经济效益具有重大意义。本文以滚动轴承的振动信号为研究对象,通过分析其对应的全寿命实验数据,运用所提出的滚动轴承早期故障特征提取方法和健康状态监测技术,研究了滚动轴承的早期故障检测、诊断和性能退化状态评估等问题。论文主要研究内容如下:（1）提出了自适应变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）和多重分形去趋势波动分析（Multifractal Detrended Fluctuation Analysis,MFDFA）的轴承早期故障检测方法。针对轴承早期故障特征易被强背景噪声所淹没的问题,采用提出的综合指标（Comprehensive Indicator,CI）确定VMD的最优分解数K,利用基于黄金比例的相关性准则选择合适的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions,IMFs）对原信号进行重构,通过MFDFA提取重构信号的优化多重分形特征。实验结果表明,优化后的多重分形特征值能够更早地识别轴承故障。（2）研究了变分模态分解-分数阶傅里叶变换（Variational Mode Decomposition-Fractional Fourier Transform,VMD-FRFT）时频分析方法的优势和局限性。通过滚动轴承的仿真信号验证VMD-FRFT在提取故障冲击响应的能力,并且与VMD的分解结果进行了对比。针对VMD-FRFT的过分解问题,分析出VMD-FRFT的参数初始中心频率（Initial Center Frequency,ICF）为导致该问题成因的假设,研究了不同的ICF对该方法分解结果的影响,最后分别从分离相邻模态的分辨率和计算效率两个方面阐述了VMD-FRFT在故障特征提取的局限性。（3）提出了基于改进的VMD-FRFT的滚动轴承早期故障诊断方法。针对轴承上的缺陷有可能激发不同共振频带的问题,将K个选定频带的中心频率作为VMD-FRFT的初始值,通过迭代优化的方式得到隐藏在多个共振频带的模态分量,并结合多个共振频带含有的故障信息来实现早期故障特征的提取。同时,提出了对周期性脉冲敏感的谱自相关平滑度指数的倒数（Reciprocal of Spectral Autocorrelation Smoothness Index,RSASI）,实现对共振频带的识别。通过仿真和实验案例验证了所提出的方法可以有效地诊断出轴承的早期故障。（4）提出了基于改进的经验模态分解-多重分形去趋势波动分析（Modified Empirical Mode Decomposition-Multifractal Detrended Fluctuation Analysis,MEMD-MFDFA）的滚动轴承健康状态监测方法。针对难以构建能够同时识别轴承早期故障和评估其性能退化状态的健康监测指标的问题,利用基于标度指数建立的区分标准,将随机性分量与由其他部件产生的确定性信号分离。同时,采用SMW分割方法来获得可靠的时间序列局部波动和减少原始方法采用的反向分割引起的估计误差。通过实验分析和讨论,验证了所提方法对噪声的鲁棒性以及提取的多重分形谱特征具备同时识别轴承早期故障和评估轴承性能退化的能力。
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