基于随机共振和傅立叶分解的滚动轴承故障诊断

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滚动轴承是机械设备的关键部件,一旦发生故障将产生连锁反应引起设备损坏,进而影响企业生产效益,甚至于威胁操作人员的人身安全,保证旋转机械设备安全稳定的运行具有重要的意义。因此,找到一种故障诊断方法将滚动轴承故障准确的检测出来就显得十分重要。首先,本文从研究经典随机共振(Stochastic resonance,SR)理论出发,利用移频变尺度(Frequency-shifted and Re-scaling,FR)方法消除随机共振只能分析小信号(幅值、频率、噪声强度均远远小于1)的使用限制,并引入天牛算法(Beetle Antennae Search,BAS)自适应地优化随机共振系统参数,在提取仿真信号和滚动轴承故障特征信号过程中加以运用。其次,通过研究经典随机共振势函数模型发现:随机共振输出效果很大程度上取决于势阱力的选取,合适的势阱力将增强共振效果,反之,削弱共振效果。进一步研究发现,势阱力是势函数求一阶导数得到的。因此本文用改进势函数的方法来增强随机共振效果,具体做法是通过将两个单稳态势函数,幂函数(Power Function)和Woods-Saxon函数,相结合构造出一个新的分段非线性随机共振势函数模型——PWS随机共振模型,PWS势模型为实现随机共振提供了丰富的势阱力。实验对比发现,与经典的随机共振模型相比,经过PWS随机共振模型处理得到的输出信噪比(Signal-to-noise ratio,SNR)和目标信号的特征频率幅值都得到了提升,PWS随机共振为滚动轴承故障诊断提供了一种有效增强目标信号的方法。然后,本文对比分析了傅立叶分解(Fourier Decomposition Method,FDM)和经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)在处理非平稳非线性信号的差异。结果表明FDM降低了端点效应和模态混叠对分解信号的影响,获得的分解信号更加准确,为后续进一步信号处理奠定良好的基础。最后,针对解决强噪声环境下微弱的滚动轴承信号难以提取的问题,本文提出将FDM与PWS随机共振相结合的微弱信号增强方法,将风机主轴承实际工作的振动信号作为输入信号,首先通过FDM将原始信号分解为一系列的分量信号,然后通过最大相关性原则选取几个分量信号进行重构,最后用PWS随机共振模型对重构信号进行共振处理,获得隐藏于分解信号中的主轴承转动频率,将获得的结果和实际值相对比,证明把FDM和PWS随机共振相结合能够有效地检测出隐藏在噪声中的目标信号,为强噪声背景下的旋转机械信号处理,提供了一种有效的目标信号能量增强方法。
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