【摘 要】
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轴向柱塞泵是液压系统中的核心动力元件,长期处于高速、重载等工况下运行,轴承、柱塞等关键零部件容易出现磨损、断裂等故障形式,导致轴向柱塞泵不能长期稳定工作。由于泵在工作时随着主轴的旋转,柱塞在缸体内进行往复运动,会诱发强烈的周期性脉冲,大部分故障信息被淹没,从而给故障诊断带来了挑战。因此,本文以轴向柱塞泵为研究对象,对振动信号中噪声的抑制以及故障信息的分离进行了深入研究。论文主要研究内容安排如下:1
【基金项目】
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“机械系统个性化故障诊断基础研究（浙江省自然科学杰出青年基金项目）”； “高速重载轴向柱塞泵滑靴副织构化表面热流体润滑与摩擦机理研究（浙江省自然科学青年基金项目）”；
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轴向柱塞泵是液压系统中的核心动力元件,长期处于高速、重载等工况下运行,轴承、柱塞等关键零部件容易出现磨损、断裂等故障形式,导致轴向柱塞泵不能长期稳定工作。由于泵在工作时随着主轴的旋转,柱塞在缸体内进行往复运动,会诱发强烈的周期性脉冲,大部分故障信息被淹没,从而给故障诊断带来了挑战。因此,本文以轴向柱塞泵为研究对象,对振动信号中噪声的抑制以及故障信息的分离进行了深入研究。论文主要研究内容安排如下:1.针对轴向柱塞泵振动信号中自然周期性脉冲过于强烈,故障脉冲无法分离的问题,提出了基于改进快速谱相关算法的故障频段定位方法。该方法利用峭度增强谱熵指标从循环谱相关图的整个频带中寻找出故障频段位置,结合平方增强包络谱进一步提取故障特征频率。仿真及实验结果表明,该方法可以快速且准确地分离出振动信号中的轴承故障信息,确认故障类型。2.针对常用反褶积方法的参数需要先验知识以及人为确定存在随机性的问题,提出了基于自适应多点最优最小熵反褶积和Teager能量算子的故障特征提取方法。该方法基于多点峭度谱确定反褶积周期,利用改进的进退算法搜索最合适的滤波器长度,克服了参数设置的不确定性,提高了反褶积处理的精度。与传统的反褶积方法对比,该方法在轴向柱塞泵振动信号的实际应用中有较大的优势。3.针对故障信号分解方法中的分量无法自适应选取以及分量中噪声残留的问题,提出了基于模糊熵的改进奇异谱分解故障特征提取方法。根据模糊熵指标,从故障信号中筛选出包含较多故障信息的奇异谱分量,并去除仅含有自然脉冲信息的奇异谱分量。同时,利用软阈值消噪方法抑制奇异谱分量中的噪声。该方法在分析轴向柱塞泵的振动信号时表现出了较强的鲁棒性和较高准确性,可以推广到其它复杂液压设备的故障检测中。
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