【摘 要】
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滚动轴承是一种关键且应用广泛的机械零件,同时还是易损零件之一。及早发现并处理轴承故障,可以有效地避免事故的发生,因此对于轴承故障的分析研究十分有必要。循环平稳信号
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滚动轴承是一种关键且应用广泛的机械零件,同时还是易损零件之一。及早发现并处理轴承故障,可以有效地避免事故的发生,因此对于轴承故障的分析研究十分有必要。循环平稳信号是一种具有周期性特征的非平稳信号,而轴承的振动信号不但有周期性,还有较弱的非平稳性,符合循环平稳信号的特征。轴承信号的这种循环平稳特性有助于提高诊断的准确性和效率,开展循环平稳理论的研究十分必要。基于互相关系数和峭度准则,提出了一种互相关—峭度和小波软阈值相结合的IMF优选原则。通过实验对比验证,发现本文提出的互相关—峭度和小波软阈值相结合的IMF优选原则要优于单一使用互相关系数、峭度准则的效果,为轴承微弱故障特征提取奠定了基础。在上述研究的基础上,提出了基于EEMD和循环平稳相结合的轴承故障诊断算法,可以有效提高信噪比,抑制模态混叠。将该方法与传统的共振解调算法进行对比,证明了新方法在抑制噪声、模态混叠及故障特征提取方面的优越性。搭建了滚动轴承早期故障诊断实验系统,加工了36套不同故障类型和故障严重程度的滚动轴承,并进行了大规模的试验,整理了900组故障轴承试验数据。利用提出的新算法进行轴承早期故障诊断研究,并对比传统的共振解调算法,进一步验证了该新型算法的有效性。通过提出新的算法和开展相关试验研究,进一步推动了循环平稳理论在滚动轴承早期故障诊断中的应用,并对滚动轴承的安全状态检测提供了技术支撑。
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