【摘 要】
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滚动轴承是旋转机械关键部件之一,工作环境复杂,容易出现故障。监测滚动轴承的健康状况,对于安全生产具有重要意义。变转速是滚动轴承常见的运行工况,而传统的信号处理方法如共振解调只适用于平稳信号。此外,实际信号往往耦合了复杂噪声,且轴承转频分量不易提取。本文研究变转速滚动轴承解调频带选择与故障特征阶次分析,重点在于如何排除噪声干扰选择正确的解调频带和准确提取故障特征频率,研究内容阐述如下:针对复杂噪声干
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“面向大数据的高端轴承状态监测与健康管理技术”（项目编号 2020YFB2007700）中的课题“多源异构信息融合与运行状态动态监测”；
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滚动轴承是旋转机械关键部件之一,工作环境复杂,容易出现故障。监测滚动轴承的健康状况,对于安全生产具有重要意义。变转速是滚动轴承常见的运行工况,而传统的信号处理方法如共振解调只适用于平稳信号。此外,实际信号往往耦合了复杂噪声,且轴承转频分量不易提取。本文研究变转速滚动轴承解调频带选择与故障特征阶次分析,重点在于如何排除噪声干扰选择正确的解调频带和准确提取故障特征频率,研究内容阐述如下:针对复杂噪声干扰,对比分析了谱峭度、基尼系数和相关基尼系数指标的抗噪特性,综合谱峭度的高斯噪声鲁棒性和相关基尼系数的脉冲噪声鲁棒性,构建了新指标加权相关基尼系数,结合快速谱峭度图频带划分方式,提出新的解调频带选择方法快速加权相关基尼系数图,并通过仿真信号初步验证了该方法的抗噪性。针对瞬时故障特征频率难以准确提取,基于快速动态路径优化方法和瞬时故障特征频率的特点,提出迭代快速动态路径优化方法来提取瞬时故障特征频率,根据提取的瞬时故障特征频率对原振动信号等角度重采样,由阶次谱得到轴承故障类型。基于渥太华大学轴承数据集和HZXT-008实验台测试数据集,验证了本文所提解调频带选择方法快速加权相关基尼系数图的抗噪性,以及迭代快速动态路径优化方法提取瞬时故障特征频率的准确性。
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