滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)非平穩(wěn)、非高斯分析及故障診斷研究

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1、VibrationSignalNon-Station,Non-GaussianAnalysisandFaultDiagnosisBasedonRollingElementBearingsAdissertationsubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofDoctorofPhilosophyByZhangRuige(InformationandCommunicationEngineering)Supervisor:Prof.TanYonghongSept

2、ember2014西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文若有不實(shí)之處，本人承擔(dān)一切法律責(zé)任。本人簽名：日期：西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位

3、論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱、借閱論文；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時(shí)本人保證，獲得學(xué)位后結(jié)合學(xué)位論文研究成果撰寫的文章，署名單位為西安電子科技大學(xué)。保密的學(xué)位論文在年解密后適用本授權(quán)書。本人簽名：導(dǎo)師簽名：日期：日期：摘要摘要滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要組成部件，其性能狀態(tài)對(duì)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行及效率起至關(guān)重要的作用。基于振動(dòng)分析的滾動(dòng)軸承智能故障診斷已成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)，但相關(guān)研究主要針對(duì)固定工況運(yùn)行環(huán)境，難以滿足工程實(shí)踐中載

4、荷變化和轉(zhuǎn)速波動(dòng)的變工況故障診斷需要。本文基于滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)、非高斯特性，對(duì)特征參數(shù)提取、特征向量優(yōu)化、變工況故障診斷和性能退化評(píng)估等問題展開研究。主要工作概述如下：1.研究振動(dòng)信號(hào)的連續(xù)小波變換，提出一種基于最小香農(nóng)熵和奇異值分解的Morlet小波參數(shù)優(yōu)化方法。最小香農(nóng)熵意味著小波系數(shù)稀疏，保證小波波形和信號(hào)之間的較高相似度，奇異值分解可以檢測序列的周期特性，二者相結(jié)合能提取更有效的故障特征信息。研究最優(yōu)Morlet小波系數(shù)的常用統(tǒng)計(jì)參量性質(zhì)，標(biāo)準(zhǔn)差、均值、均方根和無窮范數(shù)在不同軸承狀態(tài)下差異性顯著，作為特征參數(shù)獲得可靠的故障診斷結(jié)果。最后用比較實(shí)驗(yàn)證

5、明Morlet小波參數(shù)優(yōu)化的有效性和可靠性。2.研究振動(dòng)信號(hào)的小波包分解，提出一種差異性和相似性相結(jié)合的特征向量優(yōu)化方法。振動(dòng)信號(hào)小波包分解獲得多個(gè)帶寬相同的子頻帶，但有效故障特征信息只分布在少量子帶中，特征向量存在冗余信息。選擇Daub8小波，根據(jù)子帶寬度和諧波頻率估算小波包分解層數(shù)，并將子帶能量作為參數(shù)構(gòu)造特征向量?；贔isher線性距離測度，差異性優(yōu)化選出不同軸承狀態(tài)下距離較大的特征向量行向量，相似性優(yōu)化選出特征向量內(nèi)距離較小的行向量。優(yōu)化特征向量具有較大的類間差異性和類內(nèi)相似性，在突出故障特征信息同時(shí)抑制了干擾成分。比較實(shí)驗(yàn)表明文中優(yōu)化方法的辨識(shí)精度優(yōu)于

6、文獻(xiàn)方法。3.對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波降噪研究，提出一種基于短時(shí)過零率的工況魯棒早期故障診斷方法。過零率只與信號(hào)通過零點(diǎn)的頻度有關(guān)而與波形或幅度無關(guān)，對(duì)工況改變導(dǎo)致的振動(dòng)信號(hào)波形變化魯棒，也能在一定程度上表征信號(hào)的頻域信息。確定小波函數(shù)、分解層數(shù)和閾值策略后，研究小波降噪信號(hào)的短時(shí)過零率特點(diǎn)，其在不同故障狀態(tài)下的差異性明顯，在故障相同但工況不同時(shí)又具有較大的相似性，是一種工況魯棒的特征參數(shù)。使用任意一種工況的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，都能正確辨識(shí)當(dāng)前工況和其它三種工況的故障類型，實(shí)現(xiàn)工況魯棒的早期故障診斷。4.研究滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的非高斯特性，提出一種基于雙譜主成分分析的智能故障診

7、斷方法。先對(duì)振動(dòng)信號(hào)的雙譜特性進(jìn)行研究，其幅度和分布特性在不同故障類型時(shí)具有明顯的差異性，在故障相同但工況不同時(shí)又具有一定的相似性。使用主成分分析方法提取雙譜中的有效特征信息，取其幅值作為特征參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了不同工況和不同故障程度的軸承狀態(tài)判別。此外，零載荷工況數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，I西安電子科技大學(xué)博士學(xué)位論文能辨識(shí)其它三種不同工況的故障類型，具有工況魯棒的故障診斷功能。5.對(duì)滾動(dòng)軸承性能退化評(píng)估進(jìn)行研究，提出一種基于隱馬爾可夫模型距離的性能退化評(píng)估指標(biāo)。先設(shè)計(jì)滾動(dòng)軸承加速度疲勞壽命試驗(yàn)，并自制數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)記錄6205軸承性能退化過程的振動(dòng)加速度信號(hào)。研究常用診斷指標(biāo)在性

8、能退化過程