摘要:机械设备在运行过程中,其工作的可靠性取决于部分关键零件,滚动轴承是公认的机械设备的重要部件,其工作的可靠性直接影响整个机械设备的工作状况。本课题研究机械设备关键零件可靠性评估问题,以典型机械设备零部件滚动轴承作为研究对象,基于运行状态辨识评估其可靠性来保证整个机械设备的生产工作。本文基于滚动轴承振动测量数据的时域特征分析,利用聚类分析法将滚动轴承工作阶段进行不同故障程度的状态划分,总结了滚动轴承可靠性随使用时间的退化关系,以及滚动轴承的故障直径大小对滚动轴承可靠性的影响。利用到了滚动轴承工作全寿命数据和西储大学故障滚动轴承测量数据两种不同的数据,寻找可靠性与时域特征之间的关系,结合峭度指标法、BP神经网络和相关系数法有效地评估滚动轴承的可靠性。结合结果分析,针对滚动轴承工作的可靠性提出了有效的评估方法。
关键词:可靠性评估;运行状态辨识;滚动轴承;状态划分;时域特征提取
目录
摘要
ABSTRACT
第一章 绪 论-1
1.1 课题的背景及意义-1
1.2 国内外研究现状及发展趋势-1
1.3 本课题的主要研究内容-3
第二章 滚动轴承时域特征分析-4
2.1 引言-4
2.2 数据来源-4
2.2.1 全寿命实验数据来源-4
2.2.2 西储大学实验数据来源-5
2.3 滚动轴承监测常用时域指标-9
2.4 滚动轴承时域特征提取-10
2.5 本章小结-20
第三章 基于运行状态的滚动轴承可靠性评估-21
3.1 引言-21
3.2 基于全寿命数据聚类分析的状态划分-21
3.2.1 全寿命数据峭度指标分析-21
3.2.1 K均值聚类分析方法-21
3.3 峭度分析法-22
3.3.1 运行可靠度的计算-23
3.3.2 基于峭度分析法的滚动轴承可靠性评估-23
3.4 BP神经网络-25
3.4.1 BP神经网络模型-25
3.4.2 基于BP神经网络的滚动轴承可靠性评估-25
3.5 相关系数法-28
3.6 本章小结-30
第四章 全文总结-31
参考文献-32
致 谢-34