【摘要】： 滾動軸承作為機械設備中最常用的部件之一，對其進行故障監(jiān)測和診斷是國內(nèi)外工程技術領域一直非常關注的課題。滾動軸承是易損件，據(jù)統(tǒng)計旋轉(zhuǎn)機械的故障有30％是由滾動軸承故障引起的。 本論文完成了一個滾動軸承故障智能診斷設計：合理設計實驗方案，搭建實驗平臺；自行編寫信號采集程序，獲取滾動軸承振動信號；對所得信號進行有效的分析處理，并從中識別出信號所對應的軸承狀態(tài)，從信號處理角度完成故障診斷；將神經(jīng)網(wǎng)絡智能診斷技術融入其中，選取有效的網(wǎng)絡輸入特征參數(shù)與合適的網(wǎng)絡結構，建立網(wǎng)絡并進行訓練、識別，實現(xiàn)滾動軸承的智能診斷；最后利用已有結論設計GUI圖形用戶界面，進一步完善智能診斷。 文中主要使用的信號處理診斷方法是共振解調(diào)技術。該方法對故障軸承在運行過程中產(chǎn)生的脈沖力所激起的系統(tǒng)固有振動加以利用，通過帶通濾波器把某一固有振動分離出來，，并通過Hilbert變換進行包絡解調(diào)，去除高頻衰減振動的頻率成分，得到只包含故障特征信息的低頻包絡信號，對這一包絡信號進行頻譜分析便可提取滾動軸承的故障信息。 智能診斷系統(tǒng)是在共振解調(diào)與神經(jīng)網(wǎng)絡結合的基礎上建立起來的。文中選擇三種網(wǎng)絡(BP網(wǎng)絡、RBF網(wǎng)絡和Elman網(wǎng)絡)分別作為軸承故障模式的分類器，并使用了三組不同的特征參數(shù)(幅域參數(shù)、頻域參數(shù)、共振解調(diào)參數(shù))分別作為網(wǎng)絡的特征信息，輸入到網(wǎng)絡當中加以比較。經(jīng)過大量實驗分析得出：當共振解調(diào)輸入特征與RBF網(wǎng)絡結構的分類器結合時，所建立起的網(wǎng)絡能夠正確有效地反映滾動軸承的各故障特征，并將三種軸承狀態(tài)十分準確地識別出來，且具有較高的網(wǎng)絡的識別性能。 最后，在已有結論的基礎上設計了一個GUI圖形用戶界面，該界面脫離出繁瑣復雜的程序代碼的查看，僅通過幾個控件就能實現(xiàn)故障診斷，從而進一步完善了故障診斷技術的智能化。
【圖文】：

實駿臺各硬件設備

設備驅(qū)動接收到中斷后會發(fā)送不同的事件告知用戶當前采樣狀態(tài)。本系統(tǒng)采用研華公司提供的驅(qū)動程序進行程序設計，數(shù)據(jù)采集模塊的函數(shù)調(diào)用流程如圖2一3所示:…!.……、1..……，J;.{忌篇)~.一~~一~~~~一~~~~~一~~~~由~一~~一~~~~~一~白-一~~一~一~.DDD尺V-隊 ITermlnateee尸.‘.。!.:，-..….1，，。，.1…枯圖2一3數(shù)據(jù)采集模塊函數(shù)調(diào)用流程圖此種情況下，沒有事件被觸發(fā)，唯有通過調(diào)用DRVtoFAICheck函數(shù)來查詢采樣狀態(tài)。首先調(diào)用DRV少Al工ntstart函數(shù)啟動中斷傳輸方式采樣，再調(diào)用DRV--FAICheok函數(shù)查詢采樣狀態(tài)，通過調(diào)用DRV--FAITransfer函數(shù)傳輸數(shù)據(jù)。當轉(zhuǎn)換結束或調(diào)用了DRV一FA工Terminate函數(shù)時，采樣停止。!!!”孵娜;~擬一J--一一麟攫黝珊圓 圓數(shù)數(shù)據(jù)保存路徑:卜頂切云心。翔舊一點盼“‘二JJJ通通道選擇:扣習 習采采瀚率咐:兩前產(chǎn)節(jié)產(chǎn)刁 刁””徽一兩湯河一-一-一 一 {{{云{豆履二j艦一出 lll圖2一4采集程序運行界面為了滿足診斷系統(tǒng)的要求
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：TH165.3

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2 尹建君;;基于DSP的滾動軸承實時故障診斷系統(tǒng)設計[J];微計算機信息;2008年16期

3 朱漢明;譚永紅;;EMD共振解調(diào)在滾動軸承故障診斷中的應用[J];上海師范大學學報(自然科學版);2011年03期

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6 劉建文;傅攀;任s

本文編號：2705940