多事件激励的滚动轴承动力学建模

针对径向载荷作用下滚动轴承表面局部缺陷引起的振动问题,为了更加准确地揭示振动响应的机理,将滚动体经过缺陷的接触过程进一步细化为多事件,建立了内圈表面存在局部缺陷的滚动轴承2自由度动力学模型。将滚动体从进入缺陷到离开缺陷的过程细化为进入事件、冲击事件、离开事件和载荷补偿事件,根据相应事件构造合适的激励力函数;考虑缺陷和轴承变刚度振动引起的时变位移对动力学响应特性的影响,基于赫兹接触理论,建立局部缺陷轴承的动力学模型。利用四阶变步长的龙格-库塔法对动力学方程进行求解,得到了振动响应信号;同时研究了缺陷尺寸和转速对轴承系统振动加速度幅值的影响规律。通过故障轴承实验,验证了模型的正确性和可靠性。     

考虑弹流润滑及滑动作用下滚动轴承系统局部缺陷位移激励动力学建模

滚动轴承动力学模型可深入的分析轴承局缺陷动态响应特性。针对滚动轴承局部缺陷动力学建模在弹流润滑、滑动和轴承座等方面考虑因素不全的问题,建立弹流润滑及滑动作用下滚动轴承系统局部缺陷位移激励的二自由度动力学模型。首先对滚动体与滚道间的接触刚度、润滑油膜刚度和阻尼、轴承座刚度和阻尼计算并求得总的接触刚度和阻尼,然后再加入滑动更能真实的模拟轴承实际的运转情况;根据牛顿第二定律建立了局部缺陷轴承动力学方程,利用四阶龙格库塔方法求解,得到轴承局部缺陷的动态响应。通过对比故障滚动轴承试验与模型模拟的结果,验证了所建模型的正确性。     

考虑弹流润滑影响的表面局部缺陷中介轴承动力学建模

航空发动机中介轴承位于发动机高、低压转子之间,其内、外环随高、低压转子同向或反向旋转,相对转速高和润滑条件恶劣造成中介轴承故障频发。针对表面局部缺陷中介轴承的振动故障诊断,考虑弹流润滑影响和时变位移激励,提出了一种带局部缺陷的中介轴承动力学建模方法。采用双转子实验台开展中介轴承外圈故障模拟实验,采集振动信号并进行分析。对比动力学模型数值模拟结果和故障轴承实验结果,验证了所建动力学模型的准确性。基于所建立动力学模型对有、无润滑的中介轴承在不同缺陷尺寸条件下的振动响应进行数值模拟。研究结果表明:该模型能够准确模拟中介轴承在不同状态、不同缺陷尺寸下的振动响应变化规律,可用于中介轴承故障机理分析。     

滚动轴承复合故障振动建模及Lempel-Ziv复杂度评价

故障建模是探寻机械诊断中认知规律的关键环节。为了更能准确地预知振动特征,研究滚动轴承结合面间的多体接触与传递过程的耦合作用,根据Hertzian理论建立一种详细的计及内圈-外圈-轴承座传递过程的6DOF振动模型。从轴承实际运动学的角度刻画故障的形成及渐进发展过程,进而实现单点、复合故障的有效模拟,并与实验结果进行了比较。轴承运行过程中故障状态的变化,必然导致振动信号复杂性的变化。基于非线性动力系统理论,引入Lem-pel-Ziv复杂度指标评价运行状态。结果表明,单点及复合故障的信号具有不同的复杂度,反映了不同故障状态的动力学响应的差异。Lempel-Ziv复杂度能有效描述轴承振动信号的复杂性,可作为量化指标用于滚动轴承状态评价。     

引入撞击力的滚动轴承内圈故障振动模型

轴承动力学建模是深入理解故障产生机理的重要手段,是滚动轴承故障诊断的理论基础和关键环节。为了更准确地预知振动特征,以Hertz接触理论为基础,将轴承内圈与轴、外圈与轴承座之间的接触部分简化为弹簧-阻尼连接,轴承与滚道的接触点等效为线性弹簧。并将与轴承转速密切相关的撞击力这一运动参数引入到振动模型中,建立了一种能够综合考虑结构参数和运动参数的三自由度滚动轴承故障振动模型。对滚珠与缺陷的接触过程进行了详细分析,给出了包含转速参量的撞击力求解公式,并采用Runge-Kutta法对得到的非线性振动方程进行数值求解。最后采用6204滚动轴承内圈故障实测信号与所提出的振动模型求解得到的仿真信号进行了比较分析。结果表明,所建立的考虑撞击力的振动模型能够有效地对轴承故障信号的故障频率以及幅值进行预测。     

基于时时能量阶比谱的变转速工况滚动轴承微弱故障诊断研究

变转速工况下的滚动轴承微弱故障诊断同时面临两个难点:一是滚动轴承的故障特征信号容易被环境噪声和干扰信号淹没;二是滚动轴承故障振动信号的时变特征难以被常规频谱方法提取。针对上述问题提出了基于时时能量阶比谱的滚动轴承故障诊断方法。首先对变转速工况下的滚动轴承微弱故障振动信号进行时时(time-time,TT)变换,在双时域上刻画轴承故障振动信号的时变特征;然后利用提出的时时能量定义计算轴承故障振动信号的时时能量,获得轴承故障振动信号的时时能量信号;最后对时时能量信号进行阶比分析得到轴承故障振动信号的时时能量阶比谱,并根据时时能量阶比谱的阶次特征识别出轴承故障类型。分析了变转速工况下的滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,结果表明:时时能量信号能够有效追踪轴承故障振动信号的时变能量分布,增强故障特征信号的冲击特征,时时能量阶比谱较包络阶比谱抗噪能力更强,为变转速工况滚动轴承微弱故障诊断提供一种有效方法。     

波峰因数早期诊断滚动轴承故障

滚动轴承运行的故障诊断是重点发展的设备监测技术,使用便携式仪器对机器轴承座进行宽频带振动信号测量时,可以测量振动的峰值(PK)或均方根值(RMS),这两种参数反映轴承状态各有偏重。当轴承运行一段时间处于均匀磨损阶段,均方根值是能比较准确地反映轴承异常的基本量,而当轴承零件上有局部的剥落、凹坑一类缺陷,引起瞬时冲击振动。就要通过测量振动峰值,用它与均方根的比值来反映轴承的故障状况,比值PK/RMS称为波峰因数(Crest Factor)。     

形态学滤波方法改进及其在滚动轴承故障特征提取中的应用

滚动轴承是旋转机械设备的重要部件,对滚动轴承的故障诊断研究具有重要的意义。滚动轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取,进行局部故障诊断。在分析形态学滤波方法的基础上,提出机构结构元素(SE)选择方法,并用于振动信号中冲击响应特征的提取。通过对仿真信号的处理验证了该方法的有效性,并将该方法用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征的检测,结果表明该方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。     

LCD谱熵及其在滚动轴承退化状态识别中的应用

针对滚动轴承在出现故障时其振动信号呈现出非线性、非平稳特性,以及退化特征难以提取等问题,将局部特征尺度分解法应用到轴承振动信号分析中,并与信息熵理论融合提出局部特征尺度分解谱熵的滚动轴承退化特征指标。该方法首先对不同故障程度的轴承振动信号做局部特征尺度分解,基于得到的内禀尺度分量计算振动信号得能谱熵、奇异谱熵和包络谱熵用于表征轴承故障程度,仿真信号分析结果表明以上特征指标能够较好地反映滚动轴承的退化状态。对内圈故障和外圈故障模式下不同程度故障的轴承振动信号进行分析,结果表明该文提出的退化特征能够有效表征轴承的退化状态,并采用灰关联分析法构建轴承退化状态识别模型,可有效实现轴承退化状态识别。     

基于最优品质因子信号共振稀疏分解的滚动轴承故障诊断

滚动轴承常常在复杂工况下工作,当滚动轴承出现局部故障时,其振动信号中除了与故障信息相关的周期性瞬态冲击成分外,还包含轴转频等谐波成分和背景噪声。因此,在滚动轴承故障早期,对滚动轴承振动信号直接进行包络解调分析往往效果不佳。针对上述问题,提出了基于最优品质因子信号共振稀疏分解的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先以信号共振稀疏分解低共振分量的峭度最大为目标,利用遗传算法对信号共振稀疏分解方法的品质因子进行优化,得到最优品质因子;然后利用最优品质因子对轴承振动信号进行信号共振稀疏分解,得到高共振分量和低共振分量;最后对低共振分量进行希尔伯特解调分析,提取轴承故障特征频率,进而诊断滚动轴承故障。仿真信号和试验信号的分析结果表明,该方法能有效提取轴承故障振动信号中的冲击成分,诊断轴承故障。