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    轉(zhuǎn)盤軸承故障研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(2)

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    自二十世紀六十年代以來,國內(nèi)外學(xué)者對轉(zhuǎn)盤軸承的故障診斷做了大量的研究工作,各種方法與技巧不斷產(chǎn)生、發(fā)展和完善,應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴大,診斷精度也不斷提高。時至今日,轉(zhuǎn)盤軸承故障診斷技術(shù)己成為一門獨立的跨學(xué)科的綜合信息處理技術(shù),它以可靠性理論、信息論、控制論、系統(tǒng)論為理論基礎(chǔ),以現(xiàn)代測試儀器和計算機為技術(shù)手段,結(jié)合各種診斷對象(系統(tǒng)、設(shè)備、機器、裝置、工程結(jié)構(gòu)、工藝過程等)的特殊規(guī)律而逐步形成一門新興的學(xué)科。總的來說,轉(zhuǎn)盤軸承故障診斷的發(fā)展經(jīng)歷了以下幾個階段:    第一階段:利用通用的頻譜分析儀診斷轉(zhuǎn)盤軸承故障。    第二階段:利用沖擊脈沖技術(shù)診斷軸承故障。    第三階段:利用共振解調(diào)技術(shù)診斷軸承故障。    第四階段:以計算機為中心的故障診斷。

    伴隨著轉(zhuǎn)盤軸承故障診斷這四個階段的發(fā)展,故障診斷理論和新的信號測試與處理方法也不斷地出現(xiàn)。但就基于信號處理技術(shù)的診斷方法而言,可以分為兩大類:一是基于傳統(tǒng)信號處理的故障診斷方法,如頻譜分析法、幅值參數(shù)指標分析法、沖擊脈沖法、共振解調(diào)法等;二是基于現(xiàn)代信號處理的故障診斷方法,如現(xiàn)代譜分析法、時頻分析法、非高斯信號處理法、非線性技術(shù)處理法、智能診斷法等方法。 

    隨著現(xiàn)代數(shù)學(xué)、信息科學(xué)、計算機技術(shù)、電子技術(shù)、人工智能技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等更加廣泛和深入地應(yīng)用,故障診斷技術(shù)與當前前沿科學(xué)的融合是故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向。當今轉(zhuǎn)盤故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢是傳感器的精密化、多維化,診斷理論和診斷模型的多元化,診斷技術(shù)的智能化。總的來說,主要表現(xiàn)在下述幾個方面:    (l) 故障診斷的遠程化    (2) 故障診斷方法的相互融合    (3) 與多元傳感器信息的融合    (4) 診斷技術(shù)與虛擬儀器的結(jié)合    2.4 現(xiàn)有診斷技術(shù)的局限性及急待解決的問題    在以往的經(jīng)典信號分析與處理方法中,為了便于分析與處理,對待分析對象進行一些理性化的處理和簡化,例如假設(shè)被分析的信號具有線性性、平穩(wěn)性和最小相位等特征,并在此基礎(chǔ)上形成了完整的理論體系和方法。但是,在工程實際應(yīng)用中,這樣的簡化常常忽略了信號中的一些重要特征,特別是一些非平穩(wěn)的信息,這些信息往往預(yù)示著設(shè)備狀態(tài)的發(fā)展趨勢。利用傳統(tǒng)方法對滾動軸承進行狀態(tài)監(jiān)測與分析時,不能充分反映出轉(zhuǎn)盤軸承的真實運轉(zhuǎn)情況。對于工作在較為理想工況條件下的簡單機械設(shè)備,分析結(jié)果尚可;對于精密機械設(shè)備或者是在復(fù)雜的工況條件下的設(shè)備,則診斷結(jié)果常常差強人意,誤診和漏診現(xiàn)象的大量出現(xiàn),這是影響設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與診斷技術(shù)的推廣和進一步發(fā)展的最主要原因。隨著各種新興的信號與信息處理方法的引入,如Priestley演變譜、短時Fourier變換、Cohen類時頻表示(如Wigner-Ville分布、Cohen分布)、小波分析、非線性時間序列分析等,振動信號分析方法在非線性、非穩(wěn)態(tài)和非高斯特征處理方面有了長足的進步,帶來了一定的社會和經(jīng)濟效益。但是,上述幾種信號處理方法本身也存在一些固有的缺陷,例如并未充分考慮到旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備固有的周期時變特性。演變譜方法要求時變信號需要具有多個觀測記錄,而短時Fourier變換和Cohen類時頻表示通常要求非平穩(wěn)信號是慢變化的等等。    此外,現(xiàn)有的信號分析技術(shù)在低信噪比振動信號的特征提取方面,并未取得突破性進展。轉(zhuǎn)盤軸承的振動信號由于經(jīng)歷復(fù)雜傳遞途徑所帶來的干擾,往往造成故障信息淹沒在背景噪聲和干擾之中,從而使信號特征提取變得異常困。
     

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