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滚动轴承故障诊断中信号校正和特征提取方法研究  
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【英文题名】 Research on Signal Correction and Feature Extraction in Rolling Bearing Fault Diagnosis
【作者】 袁涛;
【导师】 孔凡让; 何清波;
【学位授予单位】 中国科学技术大学;
【学科专业名称】 仪器科学与技术
【学位年度】 2017
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 中国科学技术大学
【网络出版投稿时间】 2017-07-13
【基金】 国家自然科学;教育部新世纪优秀人才;
【关键词】 状态监测与故障诊断; 滚动轴承; 多普勒畸变矫正; 特征提取; 麦克风阵列; 传播因子算法; 时变奇异值分解;
【英文关键词】 condition monitoring and fault diagnosis; rolling bearing; Doppler distortion removal; feature extraction; microphone array; propagator method; time-varying singular value decomposition;
【中文摘要】 机械设备的状态监测与故障诊断在保证产品质量、提高生产效率和避免安全事故等方面具有重大意义。滚动轴承作为各类旋转机械的重要部件,其健康状况直接影响了整个设备的性能,因此滚动轴承的故障诊断是机械设备故障诊断领域的重要课题。本文对非平稳信号的畸变校正以及强背景噪声下信号的特征提取方法进行了研究。首先,本文介绍了滚动轴承的基本结构、失效形式以及故障特征频率,分析了滚动轴承故障的发展历程、轴承振动的机理以及振动信号与轴承状态的关系。随后,进行了轴承振动信号采集实验和列车轴承动态声学信号采集实验。其中针对列车轴承动态声学信号采集实验,课题组设计了轴承静态声学实验和轴承动态声学实验来模拟列车的真实运动场景。其次,本文对列车道旁声学信号的多普勒畸变问题进行了研究。在麦克风阵列模型的基础上提出结合传播因子算法和时域插值重采样的多普勒畸变校正算法。首先利用传播因子算法对列车轴承的位置进行实时估计,随后根据轴承位置构造重采样时间序列,最后利用时域插值重采样方法对畸变信号进行矫正。利用模拟信号和实验信号对算法进行验证,可以看出该算法能有效地校正信号的多普勒畸变。最后,针对轴承振动信号在强背景噪声下的故障特征提取问题,本文提出了一种时...
【英文摘要】 Machine condition monitoring and fault diagnosis are of great significance to ensuring product quality,enhancing productivity and preventing safety accident.Rolling bearing is an important component in rotating machinery and its running state can impact the performance of the whole machine directly.So rolling bearing fault diagnosis is an important issue in the field of equipment fault diagnosis.Our research focuses on removing Doppler distortion for the non-stationary signal and feature extraction of stati...
【更新日期】 2018-01-01

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