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1、多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)始于軍事應(yīng)用領(lǐng)域,后來(lái)逐漸發(fā)展到民用領(lǐng)域。滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的一個(gè)重要部件,有時(shí)為了保證機(jī)器的安全可靠運(yùn)轉(zhuǎn),需要對(duì)其進(jìn)行監(jiān)測(cè)和故障類型的確定,單一傳感器對(duì)軸承故障進(jìn)行診斷時(shí)由于環(huán)境溫度的影響及其它干擾甚至傳感器本身的故障,降低了軸承故障診斷的準(zhǔn)確率。本文旨在采用單、多傳感器進(jìn)行軸承故障診斷,研究提高軸承故障診斷可靠性的新方法。 多傳感器信息融合技術(shù)是近年來(lái)研究的一個(gè)熱點(diǎn),信息融合是多源信息綜合處理的一項(xiàng)新技術(shù)
2、,是將來(lái)自某一目標(biāo)(或狀態(tài))的多源信息加以智能化合成,產(chǎn)生比單一信息更精確、更完全的估計(jì)和判決。多傳感器信息融合的優(yōu)點(diǎn)突出地表現(xiàn)在信息的冗余性、容錯(cuò)性、互補(bǔ)性、實(shí)時(shí)性和低成本性。 本文對(duì)軸承常見(jiàn)故障和故障軸承的振動(dòng)機(jī)理進(jìn)行了分析,論述了軸承故障的傳統(tǒng)診斷方法;通過(guò)分析故障軸承的表征選用加速度傳感器和聲級(jí)計(jì)拾取軸承的振動(dòng)信號(hào)和聲信號(hào);設(shè)計(jì)了基于LabVIEW平臺(tái)的通用數(shù)據(jù)采集卡的模塊化驅(qū)動(dòng)程序以控制數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行數(shù)據(jù)采集;利用La
3、bVIEW軟件良好的硬件匹配性和強(qiáng)大而方便的信號(hào)處理能力,對(duì)多元信息進(jìn)行采集和處理并在LabVIEW環(huán)境下調(diào)用MATLAB小波分析工具箱函數(shù)進(jìn)行編程,實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承信號(hào)的多頻段小波分解;采用Hilbert變換對(duì)小波分解的第一層細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行解調(diào),獲取軸承的故障信號(hào),通過(guò)快速傅立葉變換對(duì)軸承故障信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,對(duì)照軸承的故障頻率診斷軸承的故障;以軸承的故障頻率為中心頻率,計(jì)算適當(dāng)帶寬的能量作為軸承的故障特征值,將各故障頻率對(duì)應(yīng)的特征值組成特征
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