基于混沌弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的軸承異常微弱信號(hào)辨識(shí).pdf

1、碩士學(xué)位論文碩士學(xué)位論文論文題目論文題目：基于混沌弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的軸承異常微弱信號(hào)辨識(shí)英文題目英文題目：TheBearing’sAnomalyWeakSignalRecognitionBasedonChaosWeakSignalDetectionTechnology學(xué)位類學(xué)位類別：工學(xué)碩士研究生姓研究生姓名：劉桐桐學(xué)號(hào)學(xué)號(hào)：201002115學(xué)科學(xué)科(領(lǐng)域領(lǐng)域)名稱名稱：機(jī)械電子工程指導(dǎo)教指導(dǎo)教師：任學(xué)平職稱職稱：教授2013年6月6日

2、分類號(hào)：分類號(hào)：TH17TH17密級(jí)：級(jí)：公開(kāi)公開(kāi)UDC：學(xué)校代碼：學(xué)校代碼：1012710127內(nèi)蒙古科技大學(xué)碩士學(xué)位論文I摘要滾動(dòng)軸承是現(xiàn)如今應(yīng)用最多的機(jī)械部件之一，現(xiàn)場(chǎng)大型設(shè)備基本都是旋轉(zhuǎn)機(jī)械，幾乎每臺(tái)旋轉(zhuǎn)機(jī)械上都能看到軸承的身影。每年因?yàn)樾D(zhuǎn)機(jī)械故障而造成的經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)百億，而因?yàn)檩S承問(wèn)題導(dǎo)致的故障幾乎占到所有旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的13以上。任何故障都是從輕微開(kāi)始，直到造成嚴(yán)重事故。因此在軸承出現(xiàn)故障之初就將其檢測(cè)出來(lái)非常重要。作為非

3、線性科學(xué)的分支——混沌理論，現(xiàn)如今已經(jīng)在很多工程領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。把混沌理論應(yīng)用到微弱信號(hào)檢測(cè)中去是目前研究的軸承故障問(wèn)題的主要方法之一。本文基于國(guó)內(nèi)外混沌理論的研究基礎(chǔ)上，廣泛吸取了各領(lǐng)域?qū)煦缋碚摰纳羁汤斫夂脱芯砍晒?，利用混沌理論?lái)識(shí)別滾動(dòng)軸承微弱故障信號(hào)中所包含的軸承故障信息，判斷出軸承故障位置。本文主要做了如下幾個(gè)方面的內(nèi)容：首先，本文介紹了混沌的基本概念、發(fā)展歷程、主要成就，以及常見(jiàn)故障診斷的判別方法，敘述了混沌理論對(duì)現(xiàn)代

4、科學(xué)的主要影響和意義。并且對(duì)弱信號(hào)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹，給出了簡(jiǎn)單的處理方法，并且對(duì)信號(hào)的性能進(jìn)行了綜述。其次，建立了檢測(cè)混沌微弱周期信號(hào)的模型。利用Duffing混沌系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)行為特點(diǎn)來(lái)檢測(cè)微弱周期信號(hào)，向處在臨界周期狀態(tài)的系統(tǒng)中加入微弱周期信號(hào)，觀察Duffing方程的相軌跡圖是否發(fā)生突變。從而可以反映出是否存在信噪比較大的微弱周期信號(hào)。最后，對(duì)傳統(tǒng)Duffing方程做了進(jìn)一步的改進(jìn)，并利用改進(jìn)方程來(lái)檢測(cè)軸承點(diǎn)蝕故障微弱振動(dòng)信號(hào)。軸承

5、故障信號(hào)是多種不同信號(hào)混合在一起所形成的非常復(fù)雜的復(fù)合信號(hào)。軸承故障信號(hào)具有一定的混沌特性。每一種不同型號(hào)的軸承或者是同一軸承不同位置的特征信號(hào)都不相同。根據(jù)軸承的這一特性提出了基于混沌理論的檢測(cè)軸承故障的方法。該方法只對(duì)特征信號(hào)敏感，而對(duì)噪聲信號(hào)具有很好的抑制作用。對(duì)于初期采集到的信號(hào)由于存在許多無(wú)用信號(hào)，為了減小計(jì)算量，需要在利用Duffing方程進(jìn)行分析之前，事先利用小波包降噪將原始信號(hào)進(jìn)行初步降噪。通過(guò)最終的結(jié)果表明利用小波理論