基于音频信号的轴承故障dhmm诊断方法研究及dsp实现（可复制）.pdf

摘要随着精益生产模式的推广,中小企业对生产线自动化设备提出了更严格的要求。因此,加强故障诊断技术的研究,特别是轴承故障诊断技术的研究显得越来越重要。而目前市场上流通的诊断仪大多是基于故障的振动信号,需加装价格昂贵的加速度传感器头,这会破坏设备的原有结构、增加成本,且系统对复杂背景下的情形识别精度不高,采用的技术过于简单。本文利用易于采集成本低的轴承故障音频信号、性价比高的数字处理器芯片具有强大建模能力的离散隐马尔可夫模型的简化模型方法来作为构建系统的基础。主要工作和结论如下:菇艘訢:诵牡睦胂吖收险锒舷低常主要完成故障音频信号的信息处理,利用/δ艿既胂低吵绦蛭募僮骷虮悖俣瓤欤治隽酥岢蟹⑸收鲜币羝敌藕诺奶氐愫筒幕恚于平台对其进行时域和频域分析,论证了音频信号用于故障诊断的可行性;砸羝敌藕臡狥征参数进行了改进,将倒谱提升特征参数用于故障诊断中,其对比分析表明性能优于前者;怨收险锒系男藕欧治龃矸椒―髁烁慕蚧其模型参数,使其计算量大为减少。实验结果表明,该系统的故障总体识别正确率达到%,系统的性能指标符合实时要求,为谥岢泄收险锒现械挠τ锰峁┝艘种切实可行的方案。关键词故障诊断,,,倒谱提升中南人学硕士学位论文
,—,,產畇....中南大学硕士学位论文,.;;—琣甋
第一章绪论滚动轴承故障诊断及其意义随着现代科学技术的不断发展,先进的精益生产模式的推广,大量的生产以增强竞争力;但另一方面,机械设备发生的故障导致生产线待工和废品造成的如文献【】所指出的山西大同第二发电厂大型汽轮机组由于转子断裂造成的严重断轴毁机事故、陕西秦岭发电厂汽轮发电机组在超速实验过程中发生的轴系断裂事故、广州机务段的牵引电动机频繁发生的轴承烧损故障和美国因机组轴承失效和临界转速下降而造成的毁机事故,经济损失都是非常惊人的。故障发生时轴承运行状态会出现异常变化,并表现为各种先兆,比如轴承运转发出的异音、轴承振动的增强、轴承表面温度的上升以及表面材料脱落的程化,从而导致轴承以及其他各部位元件的状态和运行参数发生不同的变化。因此滚动轴承故障诊断的任务,首先是能根据轴承状态及其参数的变化来推断出导致这些变化的故障及其所在部位;其次,从大量的状态信息量中,找出其特征信息,分析处理,确定故障的性质,指出故障发展的趋势,提出相对应的控制或消除故过准确采集和检测反映轴承状态的各种信号,并利用现代信号处理技术将其经过相应的变换,提取反映轴承状态的特征信息,然后根据先验的故障特征信息和状型的模型库,再对未知故障类型的故障数据进行特征参数提取,然后将其提取的企业要求产品废品率低、生产线设备待工时问短,努力降低单个产品的生产成本,经济损失苯拥木盟鹗Ш蜕璞傅奈薹延却不断地增加,甚至有可能导致灾难性的经济损失。发电机的断轴毁机事件以及日本关西电力公司南海电厂的超临界火力发电机组因此可看出,不仅是小型企业需要故障诊断系统预测轴承故障的发生以避免生产线的停工,大型企业更需要预测故障以避免巨大的经济损失,甚至是人员伤亡。度,所以可通过这些特征来推测故障发生的趋势,达到预测的目的。.总而言之,滚动轴承不同部位、不同类型的故障,将会引起其功能的不同变障的对策措施,使设备安全正常地工作。概括地说,滚动轴承故障诊断技术是以滚动轴承的故障机理为基础,先通态参数运用某种方法判断故障类型,并预测故障的发展趋势和设备的寿命。也就是故障诊断的过程就是先用先验故障类型的数据提供的特征参数,建立其故障类特征参数逐一与模型库里的各个模型比较,取与其最匹配的模型作为识别的结果,达到诊断的目的,最后把故障诊断的结果作相应的后处理,如显示和启动报中南大学硕士学位论文
滚动轴承故障诊断研究现状警等。其框图如图籰所示:目前,轴承故障检测与诊断方法主要可以分为基于信号处理的方法、基于解析模型的方法和基于知识的方法。由于系统的复杂性与大规模性,故障诊断技术发展趋向于以基于知识的方法和基于信号处理的方法为主,基于解析模型的方法为辅。其中,基于振动信号和音频信号的方法都属于信号分析方法。故障诊断各方法的区别主要体现在故障信息来源的选取和信息分析处理这两个方面,国内外许多学者在这方面作了深入研究。本文从故障信息来源、信息分析处理方法和诊断平台三方面进行论述,以期找到合适的故障诊断的信息来源、有效的信息分析处理方法和适合嵌入式系统的诊断平台。.岢泄收险锒系闹饕7椒本小节主要是从故障诊断的信息来源阐述故障诊断的主要方法。众所周知,轴承运行中会出现轴承表面温度升高、表面材料剥落的现象,同时会产生振动信号和音频信号等特征。根据这些现象和特征,出现了温度分析法、油样分析法、振动分析法和音频分析法,其对应的信息来源分别是表面温度、润滑油液中的磨粒成分、.振动信号和音频信号等,这些诊断方法有各自的优点和不足。露确治龇温度分析法通过比对轴承正常