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滚动轴承故障诊断实验系统设计(5)

时间:2022-01-10 20:42来源:毕业论文
1。2。1故障诊断方法 文献综述 设备诊断技术的核心是诊断方法,其最终的目标是实现诊断的智能化和 自动化 ,其实质是寻找征兆与故障之间有效对应关

1。2。1故障诊断方法文献综述

设备诊断技术的核心是诊断方法,其最终的目标是实现诊断的智能化和自动化,其实质是寻找征兆与故障之间有效对应关系。而故障诊断中对于传感器和信息技术的应用使得故障诊断技术达到了一个全新的水平。目前常用的诊断方法有以下几种[20-22]:

(1)、参数识别诊断:最小二乘法、互相关法、辅助变量法、自适应算法和随机逼近法是较为常用的参数识别方法。其优点在于诊断的实时性强、检测快而准、能够在线跟踪参数的变化,然而却不适用于时变系统和非线性系统。

(2)、模糊诊断法:模糊诊断法是根据故障状态空间与征兆空间的映射关系,通过征兆来诊断故障。

(3)、模式识别:模式识别能够从对事物的理解、描述和综合等角度对相互关联的的事物进行分类。这种方法能够制定最可靠的特征提取方法和分类的准则对样本进行分类。

(4)、信息融合:综合诊断的出现离不开信息综合法。通过多传感器形成了不同通道的信号,而同一个信号又形成了不同的特征信息,不同的诊断途径又得出了有偏差的诊断结论。并且由单一信息融合成的多重信息能够克服单一信息的局限性,提高诊断的准确率。信息融合的主要方法有Bayes推理,Kalman滤波等。这两种方法需要事先进行信息的检验,因此计算量会较为庞大。

(5)、专家系统:专家系统是通过对领域专家的工作方式进行模拟从而得出结论的,专家系统是人工智能领域中一个十分重要的分支。现有的知识决定了专家系统诊断的可信度和精确性,因此专家系统通常用于多层次、结构复杂的机械设备的故障诊断。

(6)、人工神经网络:人工神经网络能够在计算机中进行复杂的多模式处理和进行联想、推理和记忆,这是通过对生物神经系统中不同组织层次和抽象层次的模式的模拟实现的。而将神经网络和专家模式结合,能够有效提高专家系统的智能水平和实时处理能力。

1。2。2 滚动轴承故障检测方法

现在广泛应用的滚动轴承检测方法有很多,例如:振动信号诊断法、频谱分析法、冲击脉冲法、包络解调分析法、振动尖峰能量(SPIKE ENERGY-恩泰克专利技术)、轴承故障因子法、振动高频滤波检测法等等。根据监测对象不同,又可以分为:振动法、噪声法、温度法、油样分析法。其中使用最为广泛的是振动信号诊断法,如:振幅诊断法,波形因数诊断法、概率密度法等[23]。

1、振动信号诊断法:来,自,优.尔:论;文*网www.youerw.com +QQ752018766-

轴承任意元件出现损伤后,都会在轴承运转时产生连续的周期性冲击脉冲力,这是由于损伤点不断撞击其他零件所引起的,而脉冲冲击力的强度、持续时间和周期都与轴承所受载荷、轴承尺寸和轴承运动情况有关 [24]。

在一般情况下,在轴承工作过程中,其外圈都是静止的,传感器的安装位置往往离外圈较近,这是一旦外圈滚道上出现损伤时,传感器的位置相对于损伤位置不变,故而传感器收到的脉冲力的大小和方向没有发生改变,这样接收到的信号频谱相对简单,易于分析。然而当损伤出现在内圈上并且承受的是径向载荷时,损伤点的位置会相对于传感器发生变化,传感器接收的冲击力的大小和方向会产生周期性变化,因而此时采集到的信号频谱就会变得复杂,尤其是存在多处损伤时就会变得更加复杂[25]

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