【摘 要】
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滚动轴承是机械系统中关键零部件之一,一旦出现严重故障会导致机器停机,造成巨大的经济损失。因此,对滚动轴承运行状态进行提前监测和故障诊断具有十分重要的意义。但因早期滚动轴承故障特征微弱不易提取,给故障诊断带来困难。所以本文对滚动轴承624进行故障信号分析,主要解决的问题有滚动轴承故障振动信号的降噪、微弱故障特征的提取和故障识别三个问题。具体研究内容如下:首先,对固有时间尺度分析（ITD）算法的概念和
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滚动轴承是机械系统中关键零部件之一,一旦出现严重故障会导致机器停机,造成巨大的经济损失。因此,对滚动轴承运行状态进行提前监测和故障诊断具有十分重要的意义。但因早期滚动轴承故障特征微弱不易提取,给故障诊断带来困难。所以本文对滚动轴承624进行故障信号分析,主要解决的问题有滚动轴承故障振动信号的降噪、微弱故障特征的提取和故障识别三个问题。具体研究内容如下:首先,对固有时间尺度分析（ITD）算法的概念和原理进行研究。运用ITD对仿真信号进行分解,并和传统时频方法经验模态分解（EMD）、局部均值分解（LMD）分别作比较,结果表明对非线性、非平稳信号进行处理时,ITD方法在克服模态混叠等方面更具优越性;其次,对最小熵解卷积（MED）、多点最优调整的最小熵解卷积（MOMEDA）算法、最大相关峭度解卷积（MCKD）的概念和原理进行研究。使用MOMEDA对仿真信号进行解卷积处理,并与MED、MCKD分别做对比。验证了MOMEDA在突出故障冲击方面优于MCKD和MED算法;然后,针对滚动轴承早期微弱故障信号降噪和特征难提取的问题,提出基于ITD和MOMEDA的故障特征增强方法。把滚动轴承原始故障振动信号做ITD分解,获得若干分量,挑选合适分量进行重构,将此过程作为MOMEDA的前置滤波器。将ITD分解后重构的信号做MOMEDA处理,增强故障特征信号。并与ITD-MCKD以及ITD-MED做滤波处理比较。通过实例对比分析,表明ITD-MOMEDA方法更能突出被噪声掩盖的滚动轴承早期故障特征冲击信息;最后,用Hilbert包络解调提取出624故障特征频率,并与理论特征频率值做对比,结果显示二者一致,完成故障识别。表明本文方法可以更好的诊断出滚动轴承故障类型。
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