中国石油大学《故障诊断技术》大作业参考例文.docx

《中国石油大学《故障诊断技术》大作业参考例文.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《中国石油大学《故障诊断技术》大作业参考例文.docx（4页珍藏版）》请在第壹文秘上搜索。

1、中国石油大学（华东）现代远程教育大作业课程名称：故障诊断技术报告名称：滚动轴承故障诊断方法与技术综述学生姓名：学号：年级专业层次：2x春机械设计制造及其自动化学习中心：山东XX学习中心提交时间：202X年4月6日滚动轴承故障诊断方法与技术综述摘要：汽车使用中最容易受到磨损的是其滚动轴承，当它出现问题时，轻则能影响驾车的舒适度，重则会导致汽车的动力传递受阻。本文主栗介绍了几种滚动轴承的故障诊断方法，可以为实际操作的故障诊断提供更加精准的方法。关键词：滚动轴承;诊断；方法1 .绪论滚动轴承作为汽车上的支柱性零部件,它的性能情况直接决定了一辆汽车的质量高低。怎样才能在不拆分汽车的情况下，将滚动轴承的

2、微小故障检测出来，并在它引起严重的后果前将这一故障消灭，是研究滚动轴承故障诊断方法的初衷。2 .在谱峭度和频带收缩方法基础上的滚动轴承故障诊断方法在谱峭度和频带收缩方法基础上的滚动轴承故障诊断方法的诊断是自动化非常强的方法，过程中不需进行人为的操作。这种诊断方法基于谱峭度而生，结合频带收缩方法，能够准确的找出因滚动轴承的故障而导致的谱峭度最高的频带，从而进行有效的诊断。这种故障诊断方法的步骤分为(1)、构造一个MorlCt小波族，包括四个小波滤波器,将MOrlCt小波族放在分析频带0,f,2内。经过原信号傅立叶和MOHCt小波族相乘和逆变换，得到小波系数山。找到谱峭度最大值KlmaX和相应的频

3、带f11,fl2(2)、重复上述方法，找到K2max刚和相应的频带f21,f22,并对比KImaX和K2max大小,进一步作出分析(3)、找出满足Kn-Imax大于Knmax条件的频带和相对的小波系数Wn-Ikmax(a,t),将小波系数和它的复共辄相乘，得出小波系数的最佳包络，对其做傅立叶的变换,从而找出故障。和传统的故障诊断方法相比,在谱峭度和频带收缩方法基础上的滚动轴承故障诊断方法的优势明显。它降低了传统诊断方法对人员的苛刻要求，也可以大大缩小对共振频带的选择范围，从而使故障诊断的更加精确和准确，进而提高诊断的效率和效果。3 .小波包故障诊断方法由于实际操作中的信号并不都是稳定的信号，因

4、为外界的冲击、机器的松动等不确定因素的加入，是不稳定信号的更加复杂。因此，在进行检测时，不仅要考虑到时域还要考虑到频域。小波变换是一种数学上的方式，它能满足在进行故障诊断的时候需要进行的频率和时间上的研究分析。在处理信号时，小波变换既有优势也有劣势，虽然它能很好的适应在处理信号时对时域频域要求，但是这也导致了另一问题，即“高频低分辨率”2。小波包分解能对各种信号在整个的频带内做相应的正交分解,这从根本上说就是对被检测的信号进行多带通滤波。因为正常状态下的和故障状态下的器械它们的输出信号的频带是不一样的，小波包分析通过对这些信号的分析，从而找到是否有故障存在并且进一步找出故障所在。小波包故障诊断

5、的方法有两种，一种是基于小波包变换的时域分析方法，一种是基于小波包变换的能量谱分析方法。基于小波包变换的能量谱分析方法是一种结合了小波包分解、小波包分频带能量检测技术和重构原理的诊断方法。因为滚动轴承上的故障信号一般是随机信号，常见的数学关系不能有效的表现这种信号的变化和起落，而小波包系数的变换和函数之间的相似度有着密切的关联，基于此，这种系数的变换亦可形象的化为图像。这种方法能够清晰的展现出原始信号的稳定性、周期性以及非稳定性，进而找出滚动轴承上的故障原因。4 .滚动轴承故障的温度诊断方法和以上两种方法的专业性不同,温度诊断方法的实际操作性更强。因为摩擦，轴承周身会产生一定的温度，正常运行情

6、况下的轴承的温度和有某种异常情况下的轴承的温度有细微的差别，通过对温度的检测，可以确定滚动轴承是否存在故障。温度诊断方法对滚动轴承本身要求比较严格，轴承的运转速度、是否润滑等外界因素对温度这一变量的影响也非常大。造成温度出现不正常的升高的原因不仅仅只有轴承故障这一个因素，比如润滑程度不够，造成摩擦力变大，也会导致温度的变化。止匕外，当轴承的故障比较小的时候，反应在温度上的故障也更加微小，不足以引起重视，只有当故障变大时，温度的变化才能被检测到。因此，轴承上的微小故障如点蚀不能轻易的就能被温度检测方法察觉。5 .滚动轴承故障的振动诊断方法目前使用的许多轴承诊断的仪器的制作原理都是基于振动法，国内

7、专家关于滚动轴承的故障研究中振动诊断方法占85%以上3。这种诊断方法的使用性高、适应性强，诊断结果相对来说也比较准确。依靠振动法诊断故障的方法比较多，比如幅值域处理、时域差处理等等。其中，时域准诊断方法最早应用于滚动轴承的故障诊断中。因为技术有限，时域波形很难直观的表现出轴承的状况，更无从下手找出轴承的故障。振动信号可以运用函数等变换成数字或图像，用的比较多的数字特征有波形因子、方差、概率分布函数三种。振动诊断方法可以对轴承的故障作出比较细致的分析和诊断,因为直接对频谱信号作分析，可以更加直观的发现问题所在，从而判断轴承是否有故障。但是，振动发出的信号频谱也会受到流体动力器械发出的声音的干扰,

8、信号的纯净度降低，依据此方法做出的判读会产生误差，这种诊断方法不能应用在精密仪器的故障诊断上。6 .结论滚动轴承应用在越来越多的器械上，各种交通工具离了它更是寸步难行。随着技术的发展，花样繁多的精密仪器越来越复杂，在生活中的应用也越来越多。轴承质量的好坏，不仅仅关系到器械的运行，甚至会造成巨大的经济损失、人员伤亡。本文介绍了在谱峭度和频带收缩方法基础上的滚动轴承故障诊断方法、小波包故障诊断方法、温度诊断方法、振动诊断方法，希望能对滚动轴承的故障诊断有一定的帮助。参考文献：1周长生.齿轮与滚动轴承故障诊断方法的研究及专家系统的建立D.兰州理工大学，2007.陈聪.基于小波理论的滚动轴承故障诊断方法研究D.电子科技大学，2013.崔宝珍.基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法研究与应用D.中北大学，2005.