基于狀態(tài)監(jiān)測的滾動軸承性能退化評估

基于狀態(tài)監(jiān)測的滾動軸承性能退化評估

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1、'.‘?-:.?I./—盧一乎巧L.._:.'.一戶.'-.,.V-'V..rt分類號;TB144.3單位代碼:10巧2密級:121080200040日4:公開學號乂逢義此夫#碩±學位論文中文題目:基于狀態(tài)監(jiān)測的滾動軸承性能退化評估央文題目:PerformanceDegradationEvaluationBasedonConditionMonitoringforRollingBearing學科名稱:機械工程隸屬學院:機械工程與自動化學院研究生:李巧?指導教師-:季田副教授J胃興

2、點.-?-戶V一:.戶;v.,刊,心V!....''六、--:、::>聲:.:^記萬,,;霉2015年6月'?.S?'-.-VV;學位論女獨創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明:所提交的學位論文是本人在導師的指導下進巧的研究工作及取得的研究成果。除文中已經注明引用的內容外,本論文不含其他個人或其他機構己經發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究作出重要貢獻的個人和集體。,均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意學生簽名:^關于碩±學位論文使用授權的說明論文題目:某于狀態(tài)監(jiān)測的滾動軸承性能退化評估本學位論文、作者完全了解大連工業(yè)大學有

3、關保留使用學位論文的規(guī)定,大連工業(yè)大學有權保留并向國家有關部口或機構送交論文的復印件和,允,可將學位論文磁盤許論文被查閱和借閱的全部或部分內容編入有、關數據庫,可采、進行檢索用影印縮印或掃描等復制手段保存匯編學一位論文,且本人內。并電子文檔的內容和紙質論文的容相致保密的學位論文在解密后也遵守此規(guī)定。()。是否保密,保密期至年月日為止^A::4屢適學生簽名導師簽名山^接年^5日月分類號:TB144.3單位代碼:10152密級:公開學號:12108020004054大連工業(yè)大學碩士學位論文中文題目:基于狀態(tài)監(jiān)測的滾動軸承性能退化評估英文題目:P

4、erformanceDegradationEvaluationBasedonConditionMonitoringforRollingBearing學科名稱:機械工程隸屬學院:機械工程與自動化學院研究生:李卉指導教師:季田副教授2015年6月摘要摘要在眾多機械設備中,軸承的應用隨處可見,同時也最容易受到損壞。軸承一旦出現故障,很容易引起工程事故,造成經濟損失。對軸承進行狀態(tài)監(jiān)測能夠實時了解軸承的工作情況,盡早的判斷是否將要出現故障并采取相應的措施,從而在很多情況下避免事故的發(fā)生。所以在工業(yè)生產中軸承的狀態(tài)監(jiān)測,可靠性和性能退化預測,以及故障分析診斷是值得關注的問題??煽啃栽u估能夠掌握

5、軸承的失效時間,在此時間之前適時的對軸承進行維修,延長維修周期和使用壽命,對于保證設備的正常運行具有非常重要的意義。本文在理論方法的基礎上,結合滾動軸承實例展開探討,研究軸承的性能退化評估方法,具體內容如下:(1)首先介紹了滾動軸承的主要狀態(tài)監(jiān)測技術,如狀態(tài)監(jiān)測的傳感檢測方法、滾動軸承的狀態(tài)監(jiān)測方法和振動信號的分析診斷法。然后在理論上對軸承振動信號的特征提取與信號處理方法進行研究,包括時域分析、頻域分析和時頻分析方法,每種方法具有各自的特點,適合應用于不同的場合。掌握軸承的狀態(tài)監(jiān)測和特征提取方法是進行性能退化評估的基礎和前提。(2)通過構造狀態(tài)空間模型對性能退化進行預測,對狀態(tài)方程的

6、求解過程進行了改進。首先通過狀態(tài)監(jiān)測方法得到軸承的振動信號,用小波分析的方法獲得振動信號的特征能量,然后選取趨勢符合退化特點的頻帶能量作為評價狀態(tài)的參數指標,以此建立狀態(tài)空間預測模型,然后計算可靠度。其中重點探討了狀態(tài)空間模型求解方法的核心內容,即改進卡爾曼濾波。最后結合兩個滾動軸承實例驗證方法的有效性,可以看出,改進卡爾曼濾波方法比原始方法的預測效果更理想。(3)提出了基于單變量與多變量支持向量機的性能退化狀態(tài)評估方法。通過在線監(jiān)測技術獲得軸承的振動數據,對信號進行特征提取并選擇能反映軸承退化狀態(tài)的特征指標和它的特征變量,建立回歸預測方程,利用特征變量的訓練數據作為輸入對特征指標進

7、行預測。最后結合滾動軸承實例分別對單變量和多變量支持向量機方法進行驗證,結果表明,由于多變量支持向量機所包含的信息更加全面,從而預測結果更準確。關鍵詞:軸承,狀態(tài)監(jiān)測,性能退化,特征提取IAbstractAbstractTheapplicationofthebearingcanbeseeneverywhereinmechanicalequipment,anditisalsothemostvulnerable.Ifthebearingbreaksdown,i

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