旋转机械故障声信号分析及诊断技术研究

来源 :大连海事大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dengzk
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旋转机械在现代工业设备中被广泛应用于环境恶劣的工况条件,对其进行在线的故障监测与诊断能够有效的避免重大的安全事故与经济损失的发生。在实际应用中,信号处理、故障特征提取以及故障的识别与诊断是机械故障诊断的重要组成部分,基于此,本文提出了一种基于声信号的旋转机械故障诊断方法。该方法主要包括基于连续小波变换(CWT)与错位叠加法(DSM)的冲击故障成分的降噪提取方法(CDSM)、时域特征向量的提取方法以及基于K-均值聚类算法的故障诊断方法。(1)CDSM可以实现旋转机械冲击故障成分的降噪以及提取,为旋转机械的故障诊断奠定了基础。首先根据冲击故障成分的波形选取相似的基函数对原始故障声信号进行连续小波变换,通过设置小波硬阈值函数以及矩形窗函数提取故障信号的周期性故障特征点,然后根据冲击故障成分长度与故障特征点的位置扩展得到含有故障成分的信号段,并通过遍历的方式得到最佳偏移量,并对叠加信号进行修正,最后对修正后的叠加信号进行叠加,并通过设置叠加阈值确定叠加次数与叠加效果。(2)旋转机械时域特征向量的提取与故障诊断方法。通过对降噪提取的冲击故障成分进行时域特征的提取,并通过基于K-均值聚类算法完成旋转机械的故障诊断。(3)以典型的旋转机械齿轮箱为研究对象设计搭建了齿轮箱故障试验台。通过齿轮箱、变频异步三相电动机、粉磁制动器、数据采集卡、计算机以及声音传感器组成齿轮箱故障试验台,并通过编程实现了齿轮箱不同工况、不同类型的断齿故障与轴承外圈故障的诊断。根据试验结果,CDSM对齿轮箱不同工况的轮齿折断以及轴承外圈故障的冲击故障成分的降噪提取有很好的降噪效果。与改进的DSM的降噪效果相比,两者的相关性达到了强相关,但是CDSM取消了编码器的使用,增强了DSM的适用性,并且所提出的基于故障冲击成分特征的故障诊断方法对齿轮箱不同工况的故障声信号具有很高的准确性。本文研究的创新型成果主要包括以下两点:(1)基于DSM提出了一种基于CWT与DSM的旋转机械故障声信号的冲击故障成分的降噪提取方法。(2)基于时域无量纲参数组成的特征向量与K-均值聚类算法提出了一种旋转机械声信号的故障诊断方法。
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