小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用.pdf

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1、故障诊断朱龙彪严晓照周旭等小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用“朱龙彪严晓照周旭徐海黎南通工学院江苏南通邮编!!∀。。#∃【摘要】本文阐述了基于小波分析的快速傅里叶变换应用于轴承故阵诊断的原理%介绍了该方法在减速器滚动轴承故障诊断中的应。。用给出了几种频语图【关健词】小波分析滚动轴承故障诊断&∋∋()∗+,)−./−01+2∗(∗,&.+(3/)/,−4+5(,6)+7.−/)/−08+((8∗+9).7:;5<−.7=)+−>+.?)+−≅;+−−5?55;+(():;?%,%%Α+.,−.7Β./,)95,∗−0Β

2、.Χ5、993Δ)+.7/5Α+.9−.7ΕΦ!!∀ΓΓ#∃&=/,9+∗,Η;)/∋+99∗(+,∗/,−+∋9).∗)∋(∗−00+5(,Χ)+7.−/)/−0=∗+9).7=35/).70+/,4−59)∗9,9+./0−9Ι+,)−.伴+−.+2∗∗,+.+/,%∗9.∗∗9−−.,/+9,∗/,∗+.,=/∗Χϑ((3)Η;Ε))∋(ΕΕ/∗Χ);)∋伴ΚΧΧ、∗9)0)∗Χϑ),;,;∗+∋Ε()∗+,)−.,−0+5(,Χ)+7.−/)/−0=+((=∗+石.7).,;∗9∗Χ5∗∗9%Λ∗2∗9+(09∗Μ5∗.∗3/∋∗∗,95ΙΧ)

3、+79+Ι/+9∗∋9−2)Χ∗Χ%Ν∗3ϑ−9Χ/+2∗(∗,+;+(3/)/8+((=∗+9元.74+5(,Χ)+7.−−),1%Ο换就是以信号<0,∃与展缩小波函数平进行卷积引言分,将信号分解成位于不同频率带和时段内的各个,滚动轴承是机械设备中最常用的零件之一它成分的一种方法。数学表达式为Ο。的运行情况直接影响到整机的功能检测轴承故障“一,一,,,Χ‘ϑ,∃一、0“二二Κ∃的方法很多,如振动分析、噪声分析、温度检测、油样丁%+一一,分析等,其中,振动分析是目前使用最多、最有效的其中任ΠΘΡΣΠΘ乍为伸缩因子=任Θ为平移因。%,+.方法之一。振动作为

4、一种信息因子直接预示着轴承子当Τ畔=一=罗时(∃式的连续小波变换转变%Ο运行状态的正常与否%为实施维修提供依据。成离散小波变换其定义为ς“出,一用%·,Ω,,!滚动轴承的振动分析方法较多,频谱分析就是6Υ‘,∃一∃Ο少∃0∃Χ一,任!常见的一种。由于轴承运行过程中振动信息丰富%即!∃%使正常的轴承也有相当复杂的振动和噪声这使得。%。,+Τ!=!∃式的离散小波变换转变成离散若一Κ。系统运行初期对轴承进行故障诊断的灵敏度不高二进正交小波变换%这是一类在实际应用中非常重%本文从提高故障诊断的灵敏度出发提出了利用小要的离散小波变换%其形式为Ο波分析的多尺度分解特

5、性%对不同尺度上的信号进,、,。Ψ约、,一9一。’·Ζ一0,‘二二9’行傅里叶交换,突出反映滚动轴承故障信息的频率环0’一∃厂专伞介丁’Χ一!Δ任:成份。[∃,%ΛΛ相应尺度被称为二进小波变换的尺度越大Κ基本原理上的信号频率越低,通常取)∀。离散二进小波变换%ΚΚ小波分析理论的过程实际上是对信号进行带通滤波的过程%只不。小波分析理论是近几年发展起来的一个新的数过其带通中心和通带宽度随尺度Λ的变化而变化,%学分支作为一种新的信号处理方法目前已在众多Κ%Κ%!小波分析的特点二领域Ο得到广泛应用小波分析的特点表现在对不同的频率成分在%%ΚΚΚ小波变换时域上的

6、取样步长是调节性的%高频者小%低频者小波分析的基本思想是用一族函数去表示逼近大%正是在这一意义上%小波变换被誉为“数学显微一个信号%这一族函数称为展缩小波函数系。小波变Ο‘收稿日期Κ∀一〕一ΚΞ∀ΓΚ#年∀月机械科学与技术第!∀卷第[期,镜”它能将信号或Ο图象分解成交织在一起的多尺度:滚动体的个数成分,并对—%于大小不同的尺度成分采用相应粗细的频谱图上出现上述频率成分时表明该轴承的,%时域取样步长从而能够不断聚焦到被处理对象的元件出现了故障借助,于这种方法可以找到故障发。%任意微小细节正是小波分析的这些特点使得它在生的部位。信号和图象处理中发挥

7、着巨大的作用。Κ%!基于!小波分析的傅里叶变换减速箱轴承的故障诊断实例%由于小波分析具有多尺度分辨特性被处理信应用上述介绍的信号处理方法和诊断原理%对%号进行小波变换实质上将信号分解到不同的尺度某齿轮减速箱的∴Γ∀滚动轴承进行了研究、测试系,上0中心和尺度Λ及采样频率0采(Ο通带中心存在以下统框图如图所示Ο关系下石不歹花或至飞募下Ω数字化Ρ%心瓜一、声—一通带中心和相应带宽内的信息被分解到对应尺度%而带宽之外的信息被分解到其它尺度上%从而提高番一竺公了信噪比%在此基础上的傅里叶变换,反映了该尺度%%图Κ卯∀轴承测试系统框图的频率结构情况与直接进行傅里叶变

8、换对比相当%于对频谱图的局部进行了放大。实际应用中%可齿轮减速箱的振动信号非常复

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