【英文题名】
The Study of Multi-parameters Integration of Feature-extraction Method of Rolling Bearing Fault Diagnosis
【作者】
李少军 ;
【导师】
程卫东 ;
【学位授予单位】
北京交通大学 ;
【学科专业名称】
机械制造及其自动化
【学位年度】
2011
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
北京交通大学
【网络出版投稿时间】
2011-07-20
【关键词】
故障诊断 ;
特征指标 ;
信息熵 ;
参数指标距 ;
加权优化 ;
【英文关键词】
Faults Diagnosis ;
Characteristic index ;
Information Entropy ;
Distance of the Characteristic Parameters ;
Weighted Optimization ;
【中文摘要】
摘要：设备状态监测与故障诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态,对设备运行的状态异常进行监测并对故障类型进行判断的技术。作者所在团队在服务于神华集团准格尔露天煤矿矿铲设备的故障诊断项目时发现：作为矿用设备代表的矿用电铲,其工作条件有环境恶劣、工况复杂变化,工作模式多样等特点。其中滚动轴承承受的压力最大,长期工作于变转速的状态,最容易发生损坏。因此,研究能够适应变转速条件的轴承故障诊断技术非常必要的。
本文的主要研究内容与工作如下：
首先,对滚动轴承的失效形式及其故障诊断方法进行了分析,通过分析时域特征参数对于故障信息的敏感程度,提取了峭度指标等作为本文故障诊断的有效特征参数。
其次,对轴承转速改变的情况下的振动信号进行分析。因为峭度指标等无法完成振动波形复杂度表征,所以加入了近似熵和功率谱熵作为补充,进而提出了融合多参数的滚动轴承故障特征提取方法。通过求待检测波形相对于特征参数指标的距,确定故障类别和故障程度。此方法不仅能较准确的分辨出故障类型,而且能够避免转速对故障诊断结果的影响,经试验证实是切实可行有效的。
再次,分别对三维特征指标距和六维特征指标距的诊断效...
【英文摘要】
ABSTRACT:Condition-monitoring and Fault-diagnosing of equipment is a kind of technology whose destination is to figure out and master the condition during serving process and then to monitor abnormal state and judge the class of fault. The team author belongs to has worked with the Zhungeer open pit coal mine, Shenhua Group on project of diagnosing of coaled equipment. We found that mining shovel, the typical equipment in coal pit, has some feathers:tough environment, complexity of working condition and mul...
【更新日期】
2011-09-08
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