滚动轴承故障的显式动力学仿真与分析

对机车滚动轴承的故障分类及成因进行了分析和介绍.在实现了基于显式动力学的滚动轴承运动过程的有限元仿真基础上,建立了滚动体故障和麻点故障的轴承故障状态模型,并在仿真软件ANSYS/LS-DYNA下,实现了仿真.同时,对比了有、无故障轴承的不同特性.结果表明,仿真与分析是进一步研究轴承故障机理与特征提取的有效方法之一.     

含轴电流损伤的球轴承动力学建模及特性分析

以风力发电机球轴承为研究对象,提出了凹坑形式的轴电流损伤模型,分析该损伤对轴承动力学特性的影响规律.利用半正弦和分段激励函数建立了一个含长度、宽度和深度的损伤模型,用于描述轴电流的不同损伤程度;建立了含轴电流损伤的轴承动力学模型,来研究损伤凹坑的大小和形状及外载荷对轴承的振动特性影响;通过轴承的接触分析,研究了轴电流损伤程度对轴承载荷分布的影响;将仿真结果和实验对比,验证了模型的正确性.研究结果表明：所提出的模型可以准确地描述由凹坑形式的轴电流损伤导致的冲击激励与周期性变化现象;随着轴电流损伤程度的增大,轴承的振动响应和接触力变大,系统趋于不稳定.     

考虑滚动轴承故障处塑性变形的有限元建模与动力学特性分析

针对传统动力学模型难以考虑滚动轴承故障处的塑性变形对轴承动力学特性的影响这一问题,提出了考虑滚动轴承故障处塑性变形的有限元模型并进行了动力学特性分析。首先,采用线弹性材料本构模型,在ANSYS LS-DYNA环境下建立了考虑滚动体和外圈滚道不产生塑性变形的弹/弹模型;其次,考虑滚动体过故障时产生塑性变形,采用塑性随动强化本构模型,建立了滚动体和外圈故障处都产生塑性变形的塑/塑模型;最后,考虑故障处最容易产生塑性变形,采用线弹性材料本构模型和塑性随动强化本构模型相结合,建立了滚动体产生弹性变形而故障处产生塑性变形的弹/塑模型。以上模型在轴承元件接触部位都对网格进行了均匀细化,在减少穿透量的同时提高了模型的计算精度。仿真结果表明,与以往不考虑故障处塑性变形的弹/弹模型相比,考虑故障处塑性变形的塑/塑模型和弹/塑模型的峰峰值、均方根值以及加速度信号幅值约减小了1/2,且与测试所得结果波形及幅值更具有一致性;与弹/塑模型相比,塑/塑模型滚动体与内外圈接触力大小、滚动体应变值无明显变化,得出滚动体几乎不产生塑性变形,因此在建模时可以建立仅考虑故障处产生塑性变形的弹/塑模型。     

滚动轴承故障试验台的理论建模分析

文章对滚动轴承故障试验台进行了理论建模分析,建立了试验台的动力学模型,并应用质 点系动力学总势能不变值原理推导出试验台的运动微分方程。对所得的微分方程进行了分析,为以后滚 动轴承的故障诊断奠定了基础。     

转向架齿轮箱动力学建模与故障量化分类方法研究

精确的故障诊断技术是运营安全性和维护高效性的重要支撑,基于动力学建模和频域特征分析,提出齿轮故障的波峰计数量化分类方法,以定量的方式实现故障类型的精确区分。首先,建立可以精确区分正常及擦伤、缺角和齿根裂纹等类型故障的齿轮动力学模型,获得齿轮故障的动力学响应特征,然后基于模型仿真信号的频域特征,提出精确区分不同类型故障的波峰计数诊断方法,最后,以转向架高保真故障模拟试验台开展齿轮故障模拟试验,验证动力学模型特征分析的准确性和量化诊断方法的有效性。研究结果表明：在一定的故障严重程度下,裂纹、擦伤、缺角、正常这4种状态的波峰计数依次减小,利用波峰计数方法可准确划分故障类型。本文研究为转向架齿轮故障动力学特性分析和故障诊断提供了重要方法。     

含局部故障的滚动轴承动力学建模及振动分析

基于ANSYS/LS-DYNA软件建立了健康圆柱滚子轴承的二维显式有限元模型,并从轴承运动学的角度验证了本文所建有限元模型的有效性.在健康圆柱滚子轴承模型中引入利用圆周矩形模拟的内、外滚道局部剥落故障,建立含局部剥落故障的圆柱滚子轴承有限元模型,分析了故障区边缘单元的等效应力和滚子滚过内外圈局部缺陷的过程.将仿真结果与实验测试结果对比分析,证明了本文所建立的含局部剥落故障的圆柱滚子轴承有限元模型的正确性.在此基础上,研究了局部故障区域平滑程度对滚动轴承振动特性的影响,故障区域越平滑,振动响应越小.研究结果可为滚动轴承故障诊断提供一定参考.     

船载测控雷达传动减速箱的动力学建模与仿真研究

本文针对船载测控雷达传动减速箱的结构特点,在建立传动减速箱动力学模型的基础上,分析研究了传动减速箱的典型故障模式,建立了行星齿轮典型故障模型并进行了数值仿真,提出了面向故障检测与预测的故障特征,并在分析行星减速箱齿根裂纹故障机理的基础上,针对不同尺度和转速下的疲劳裂纹进行了静态和动态分析,为船载测控雷达天线结构的状态监测、故障诊断与预测提供理论依据。     

直升机主减典型部件故障动力学建模与仿真

针对直升机主减系统关键部件智能化故障诊断的迫切需求,从动力学建模的角度分析典型故障状态下系统的动态响应特性有助于深化故障机理和先进诊断算法的研究.采用集中参数法对直升机主减系统典型结构建立了考虑多非线性因素的故障动力学模型,并采用多体软件进行仿真建模与校验.仿真结果表明,啮合频率与局部故障特征频率调制现象清晰明显,行星轮周向响应明显大于平移响应.该类模型能有效揭示典型故障下的振动特性,为直升机传动系统故障诊断提供指导.     

滚动直线导轨副可动结合部动力学建模

在系统分析国内外有关滚动直线导轨动力学特性研究成果的基础上,提出了一种新的直线滚动导轨副结合部动力学模型,并通过实验验证了该模型.结果表明.a.所建立的直线滚动导轨副结合部动力学模型具有通用性,可以用于任何一台使用该直线滚动导轨副的数控机床的动力学建模中;b.计算机仿真计算结果与实验结果基本一致,在侧翻和偏航两个模态处,固有频率的仿真计算值与实验值非常一致,误差不超过3%,说明了模型的有效性;c.所建立的模型可以方便地与成熟有限元软件结合.     

滚动轴承早期故障振动信号的分离与诊断

利用希尔伯特变换技术，将含故障的轴承振动信号转化为窄带振动包络信号，然后用包络信号的功率谱和活尔什列谱对轴承故障进行诊断，对５套３０７轴承的诊断结果表明，这种方法诊断结果准确可靠，方法简便实用，速度快，特别适用于滚动轴承故障的在线监测与诊断。     

滚动轴承故障诊断方法研究

介绍了滚动轴承故障诊断的传统方法和现代方法,如冲击脉冲法、共振调解法、小波分析法等,预测了滚动轴承故障诊断的发展趋势。     

基于LMD和FCM的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承振动信号具有非线性、非平稳性,轴承故障发展具有渐变模糊性。因此,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和模糊C均值聚类(Fuzzy C-means Clustering,FCM)相结合的轴承故障诊断方法。应用此方法对轴承外圈故障、内圈故障以及滚动体故障进行诊断,结果表明该方法可以有效地对轴承故障类型进行识别。     

滚动轴承故障诊断的案例推理方法

针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种采用案例推理(CBR)的诊断方法.为了解决检索相似案例时案例属性多、人工确定关键属性及其权重困难的问题,提出了一种Filter/Wrapper复合型特征选择算法,用邻域粗糙集算法粗选属性,用遗传算法进一步精选属性和优化权重,并有效地解决了邻域粗糙集算法中需要人工确定邻域大小的问题.以滚动轴承运行时的振动信号为基本信息,建立了滚动轴承案例库,从案例库中检索与问题案例相似的历史案例,并根据这些历史案例来判定问题案例的故障类别.试验结果表明,故障诊断的正确率达到100%,故障位置诊断的正确率达到93.3%,且算法具有较好的稳定性.     

基于多注意力机制的端到端滚动轴承故障诊断方法

针对传统滚动轴承故障诊断中复杂的特征提取问题,利用深层残差网络能够增强诊断模型非线性表征能力的特点,通过引入通道注意力与空间注意力机制,提出一种基于多注意力机制端到端的滚动轴承智能故障诊断方法。首先,通过原始振动加速度信号经过积分运算得到速度和位移;然后,将3者组合成具有特征增强的图像,输入至结合了多注意力机制的深层残差网络实现特征提取;最后,利用多分类函数完成滚动轴承故障分类。在本地实验室轴承数据集上进行了验证,结果表明,所提方法的诊断准确率达到了97.50%。验证了基于多注意力机制端到端的滚动轴承智能故障诊断方法的可行性和有效性,可为滚动轴承的精确故障诊断提供支持。     

高阶时频分布在滚动轴承故障诊断中的应用研究

滚动轴承故障信号是非高斯、非线性、非平稳信号,由于调制性,使用幅值谱分析方法无法找到轴承故障频率。将高阶时频分布——主要是Wigner双谱分析方法应用于滚动轴承的故障诊断,计算滚动轴承振动信号的高阶时频分布,并对其沿时间轴切片,分析了切片的幅值谱。针对不同故障轴承,对其振动信号幅值谱、高阶时频分布及其切片谱的对比分析表明,高阶时频及其切片谱性能优于幅值谱。     

基于形态滤波优化算法的滚动轴承故障特征提取方法

针对轴承故障振动信号的非线性、非平稳性的特点,而且故障信号经常被各种噪声、干扰所淹没,提出了一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)与自适应多结构元素多尺寸差值形态滤波器相结合的方法。原始故障信号先经过局部均值分解得到若干乘积函数(product function,PF)分量,然后采用峭度值准则,选取峭度值最大的PF分量,再将其经过自适应多结构元素多尺寸差值形态滤波器进行滤波解调,最后解调结果进行频谱分析,提取故障特征。为了体现其可行性和优越性,与包络解调、LMD-形态闭运算和LMD-形态差值滤波三种方法进行了比较,仿真信号和实测轴承故障信号的分析结果表明,它具有更强的噪声抑制和脉冲提取能力,可以有效地提取滚动轴承故障特征信息,实现故障的精确诊断。     

小波减噪和双谱分析在轴承故障诊断中的应用

提出了基于小波减噪技术和双谱分析的滚动轴承故障诊断的方法。利用小波变换及其减噪技术对滚动轴承早期微弱故障振动信号的特征频率进行提取，采用双谱估计可绘出滚动轴承故障信号的特征图谱。实验表明，小波减噪和双谱分析方法可以敏感地监测滚动轴承工作状态，并且利用特征图谱可以有效地识别滚动轴承不同的故障特征。     

声信号分析方法在轴承故障诊断中的应用

由于轴承故障声信号的混响及临近的机械设备的噪声,造成声信号的频域分析很困难.通过小波变换原理,对滚动轴承故障声信号进行时频分析.通过对声信号的多尺度分解,分离出由故障造成的声信号突变.实验结果表明,较之以往的时域、频域信号处理技术,该方法对声音信号分解更趋合理,是一种可靠和有效的滚动轴承故障诊断新方法.     

滚动轴承故障诊断专家系统的研究

对专家系统技术以滚动轴承故障诊断中的应用进行了探索和研究,文中介绍了开发滚动轴承邦联估线诊断专家系统的设计思想和实现方法,并重点讨论知识库的开发以及实时数据库的建立。