【摘 要】
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滚动轴承是数控机床主轴系统中应用广泛的关键支撑零件,其运行状态的好坏紧密影响着机械设备的整体性能和加工质量,因此,有必要针对滚动轴承的健康状态开展实时监测和在线诊断研究。本文的最终目标是面向华中九型数控系统开发一款Linux操作系统下的滚动轴承早期故障诊断软件,软件依据的核心诊断手段为包络分析,但其中解调频带的选择问题一直是学者们关注和探讨的难点,本文亦就这一点展开了集中讨论。主要研究内容为:研究
【基金项目】
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国家科技重大项目智能制造专项,项目编号 2018ZX04035002,即“华中 9 型新一代智能化数控系统的研发与应用验证”下的子课题“数控机床主轴系统的健康保障”; 国家重点研发计划项目,项目编号 2020YFB2007700,即“面向大数据的高端轴承状态监测与健康管理技术”下的课题“多源异构信息融合与运行状态动态监测”
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滚动轴承是数控机床主轴系统中应用广泛的关键支撑零件,其运行状态的好坏紧密影响着机械设备的整体性能和加工质量,因此,有必要针对滚动轴承的健康状态开展实时监测和在线诊断研究。本文的最终目标是面向华中九型数控系统开发一款Linux操作系统下的滚动轴承早期故障诊断软件,软件依据的核心诊断手段为包络分析,但其中解调频带的选择问题一直是学者们关注和探讨的难点,本文亦就这一点展开了集中讨论。主要研究内容为:研究了两种典型的解调频带选择方法,即常用的Fast Kurtogram和较新的Autogram,就两种算法各自的局限性及其根源展开了探究和说明。针对谱峭度指标从循环平稳信号中提取窄带故障特征的不足,结合谱负熵的概念,提出了一个改进加权谱负熵指标,新指标能迅速评估出既符合时域脉冲性又符合频域循环平稳性的窄带。针对两种算法的不足,结合改进加权谱负熵指标,提出了一种改进自相关图算法。新算法的诊断速度和成功率均高于原Autogram算法,同时提供了更精细的窄带选择,更能适应工业现场的滚动轴承故障诊断。基于公开的权威轴承故障振动数据集和实验台现场采集到的真实振动信号,对比Fast Kurtogram和Autogram,验证了新算法在几类强噪声干扰下的较优诊断能力。最终,面向华中九型数控系统开发了一款Linux操作系统下的滚动轴承早期故障诊断软件。软件兼顾实用性与美观性,易于安装和上手,大大简化和降低了操作人员的专业门槛,为未来搭建完整的国产高端精密数控机床智能故障诊断系统提供了一定的技术支持和基础参考。
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