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钻井泵滚动轴承的振动信号分析和故障诊断

【摘要】:滚动轴承是机械设备中最常见的零部件,其运行状态直接影响到整台机器的功能。钻井泵是石油矿场机械的关键设备,其故障主要发生在动力端的滚动轴承,对他们进行状态监测和故障诊断可以实现钻井泵的合理使用与预知性维修、保障安全生产,具有重要的实际意义。本文分析了滚动轴承结构的振动机理、失效形式及振动类型,研究了振动信号时域和频域的传统分析方法。以钻井泵的滚动轴承故障诊断为研究背景,采集了轴承在正常、内圈故障和滚动体故障三种工况下的振动信号,以此为研究对象来检验利用振动信号监测轴承运行状态的可行性。研究了小波和小波包分析的基本理论,由于滚动轴承的振动信号是非平稳信号,传统的傅里叶分析是将信号完全在频率域中进行分析,它不能给出信号在某个时间点上的变化情况,而小波和小波包分析由于能同时在时频域内对信号进行分析,具有多分辨率分析功能,因此十分适用于滚动轴承的故障诊断。根据轴承振动信号的时变性及特征难以提取的特点,本文采用小波阈值去噪算法对轴承原始振动信号进行去噪预处理,利用小波包对轴承振动信号进行特征提取,并以“能量”为元素,构造轴承振动信号的特征向量,从而为轴承振动信号的故障特征提取以及后续的故障诊断提供了处理方法。介绍了模糊数学基础理论,最后利用模糊理论中的贴近度原则对轴承的不同状态进行模糊模式识别分类。研究表明,用小波进行振动信号去噪可以很好地保留有用信号中的尖峰和突变部分,有效地消除了噪声干扰。基于小波包和模糊贴近度的模式识别方法可以准确地识别出滚动轴承故障状态,发挥两种方法各自的优点,提高诊断识别的准确性。
【学位授予单位】:东北石油大学
【学位级别】:硕士

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