【摘 要】
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近年来,游乐设施行业快速发展的同时,其安全问题一直备受人们关注。滚动轴承作为大型游乐设施的关键部件,其失效可能直接引起事故,造成人员的伤亡,但其难以拆卸的特点导致目
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近年来,游乐设施行业快速发展的同时,其安全问题一直备受人们关注。滚动轴承作为大型游乐设施的关键部件,其失效可能直接引起事故,造成人员的伤亡,但其难以拆卸的特点导致目前尚无有效的检测方法。因此,针对大型游乐设施的滚动轴承,迫切需要一种在役、不拆卸的无损检测方法,而声发射技术是一种动态无损的检测技术,还具有早期预报的能力,正好满足这一需求。本文基于声发射技术对不同运行状况的滚动轴承进行研究,初步提出故障诊断方法,为实现大型游乐设施滚动轴承的声发射在线监测和故障诊断奠定基础。本文工作主要如下:(1)搭建了观缆车模拟试验装置,观缆车高2.9 m,转轮直径2 m,轴承为23138CA型滚动轴承。对滚动轴承设置滚动体故障和内圈故障进行声发射试验,研究故障轴承的声发射源特性。(2)采集滚动轴承无缺陷、滚动体故障和内圈故障的声发射信号,首先利用奇异值分解技术对信号进行降噪,然后采用经验模态分解方法对信号进行分解,利用相关系数法提取有效的IMF分量,选取能量最大的IMF分量进行近似熵计算。实验结果表明故障轴承的近似熵值明显大于正常滚动轴承。(3)将IMF分量的能量和能量最大的IMF分量的近似熵结合作为特征向量输入到支持向量机进行分类识别,比单个特征的识别准确率要高。对比了支持向量机和BP神经网络的分类识别效果,小样本数据时,支持向量机更适合观缆车滚动轴承故障的分类识别。(4)对郑州某游乐园的观缆车和波浪翻滚以及柳州某游乐园的波浪翻滚进行现场轴承声发射监测试验,分析声发射信号的参数特征及波形频谱,并利用近似熵的方法来判断轴承无缺陷正常运转。
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