基于靜電監(jiān)測滾動軸承性能退化評估及預(yù)測方法研究

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1、中圖分類號:U8學(xué)科分類號:085222論文編號:102870713一SZOl7基于靜電監(jiān)測的滾動軸承性能退化評估及預(yù)測方法研究研究生姓名李夢瑩專業(yè)類別專業(yè)領(lǐng)域指導(dǎo)教師工程碩士交通運(yùn)輸工程父趟還輸工程左洪福教授南京靚空航天大學(xué)研究生院民航學(xué)院二0一三年一月N刪ingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSch001CollegeofCivilAviationResearchofRollingBearingPerformanceDegradationAssessmentandPredictionMethodsBa

2、sedonElectrostaticmonitoringAThesisinCommunicationandTransportationEngineeringbyMengyingLiAdvisedbyProf.HongfuZUOSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2013承諾書本人聲明所呈交的博/碩士學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外,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

3、不包含為獲得南京航空航天大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。本人授權(quán)南京航空航天大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索,可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本承諾書)作者簽名:冱孝繭日期:絲叢:互:翌南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨著科技的不斷發(fā)展,機(jī)械設(shè)備也不斷向大型化、復(fù)雜化發(fā)展,對于生產(chǎn)效率的追求也越來越高,另一方面,對于工作環(huán)境和運(yùn)行要求也越來越嚴(yán)格,軸承作為其中的重要部件一旦發(fā)生故障,將導(dǎo)致致命的危險。因此,對于軸承進(jìn)行性能評估就變得尤為重要,不但要在機(jī)械設(shè)備要發(fā)生故障時及時的做出診斷

4、更要在早期性能退化時做出預(yù)警,提前制定維修計劃以防止重大事故的發(fā)生。基于油液的靜電監(jiān)測目前尚處于初步研究階段,由于軸承在磨損的過程中會產(chǎn)生磨損微粒,這些磨損微粒上便會帶有靜電,通過靜電傳感器監(jiān)測靜電的變化,便能夠在軸承發(fā)生故障的時候及時的通過采集系統(tǒng)判斷出來,本試驗以滾動軸承6207為研究對象,針對信號的特征提取方面、性能退化評估方面和趨勢預(yù)測做了以下研究工作:(1)闡述了本文選題的背景和意義,通過國內(nèi)外研究資料分析了靜電監(jiān)測、性能退化評估和趨勢預(yù)測在國內(nèi)外的發(fā)展?fàn)顩r,確立了以靜電信號為基礎(chǔ)的性能退化評估方法研究,將其研究結(jié)果與振動信號做比較,確立了本文的研究內(nèi)容。(2

5、)研究了EMD方法對油液磨粒靜電監(jiān)測信號進(jìn)行特征提取。軸承在正常狀態(tài)下時的信號為隨機(jī)分布的,隨著磨損程度的不斷加深,故障信息便會隱藏在這些隨機(jī)成分中。EMD方法具有自適應(yīng)性、直觀性和高效性等特點,通過對分解過后的IMF分量進(jìn)行計算,分別提取出時域特征和能量熵。這些特征能夠很好反應(yīng)出信號中的故障信息,通過故障信息便可以對軸承的故障進(jìn)行判斷。(3)將支持向量數(shù)據(jù)描述方法應(yīng)用于性能退化評估中。近年來,支持向量數(shù)據(jù)描述方法多用于狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷領(lǐng)域中,本文將基于靜電信號運(yùn)用支持向量數(shù)據(jù)描述方法研究軸承的性能退化過程。通過處理靜電信號將得到的時域和能量熵特征進(jìn)行融合作為支持向量

6、數(shù)據(jù)描述方法的輸入矩陣來與正常狀態(tài)進(jìn)行對比判斷,來說明軸承退化的過程,并通過對比靜電和振動信號數(shù)據(jù)來說明靜電監(jiān)測能夠更加靈敏、準(zhǔn)確的監(jiān)測出故障信息。(4)趨勢預(yù)測是根據(jù)設(shè)備的特征參數(shù)來進(jìn)行監(jiān)測,通過運(yùn)行狀態(tài)來組織維修。本文主要介紹了兩種趨勢預(yù)測模型分別為:線性回歸模型和支持向量回歸模型。通過實例分析對比了實際趨勢與預(yù)測趨勢,驗證了兩種模型的可靠性和有效性。關(guān)鍵詞:靜電監(jiān)測,性能退化評估,趨勢預(yù)測,軸承ABSTRACTw1ththecontinuousdevelopmentofscienceandtechnology,machineryandeqmpmentalsodev

7、elopedtolarge‘scaleandcomplex,thepursukofproductiv如1ncreaslng·0therhand,fortheworkingenvironmentandtheoperatingfequirementsnaVebecomemcreasinglystringent.Certainkeypartsofthemachinerya11dequipmentintheeVentoffailurewillresultindeadlydanger.So,perf-on】=1anceassessmentforeq

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