基于混沌振子与信息融合技术低速重载设备故障诊断方法研究

本项目针对低速重载设备故障信号容易淹没在设备正常工况的宽频振动信号及其他背景噪声等干扰信号中而难以分离识别的问题，以混沌理论和信息融合技术为基础，探索低速重载设备故障诊断方法，为此类设备的故障诊断提供理论研究基础，继而也为机械设备早期故障及微弱故障诊断技术开辟一条新思路，具有较强的工程实践意义。本项目主要研究以下三方面的内容：.1、研究几种典型混沌系统动力学特性，挖掘多种用于机械设备微弱信号提取的混沌测振子。.2、分析不同混沌判据的特点，进行判据融合，并以功效函数法为基础，研究判据的阈值选取。.3、以低速重载设备（选用矿山机械或冶金机械，如轧机）为载体，以混沌振子综合检测为手段，研究低速重载设备故障多目标融合诊断方法，旨在实现未知频率、未知幅值的信号识别，从而有效地进行未知类型故障的准确诊断。

本项目针对低速重载设备故障信号容易淹没在设备正常工况的宽频振动信号及其他背景噪声等干扰信号而难以分离识别的问题，以两类设备为研究对象，搭建试验平台以及高精度测量系统，探索相应的故障特征以及故障诊断方法。.1.振动机械：振动机械尤其是振动筛，工作时承载较大，部分振动筛的振动频率也不是太高。其正常工作时的振动强度和振动能量较大。该类设备中的零部件的故障，尤其是早期和微小故障的信号特征属于微弱故障，难以识别和诊断。因此本项目研究中，针对振动机械的故障进行动力学建模以及机理分析，从本质上去探究其故障信号的特征，并采用EMD和Hilbert包络分析相结合的方法进行识别，取到了一定的效果，识别诊断有效。.2.小挖回转支承试验台：小型挖掘机属于典型的低速重载设备，其在工作时回转速度低，又承受较大的倾覆力矩以及轴向载荷，其零部件的故障信号容易淹没在整体信号中难以识别。项目中，首先设计并搭建了小挖的回转试验平台，设计搭建了高精度采集硬件系统，然后分别对回转平台中的齿轮和回转支承的典型故障进行研究。.（1）在齿轮的故障研究中，分别研究了齿面均匀磨损和齿轮局部缺陷的故障，以小波-Hilbert包络-功率谱分析为基础，构造了均方值故障变化率、波形指标故障变化率以及峭度指标故障变化率三个特征参量，采用诊断方法和诊断指标多方位的融合研究以进行诊断，取到了一定的效果。.（2）在回转支承故障诊断研究中，首先对回转支承进行动力学仿真，以获取仿真信号，以便与实验信号进行比对研究。构造了变形Rossler混沌系统，通过庞加莱截面以及最大李雅普诺夫指数证实了该系统的混沌特性，并确定了系统的相变阈值。研究对比了变形Rossler系统以及常用的混沌系统的检测精度，证实变形Rossler系统具有更高的检测精度。在回转支承的故障诊断中，采用小波-Hilbert融合诊断以及混沌振子列方法，发现信号中未知故障的频率，有效地推导出回转支承的外圈故障。.本项目完成了对低速重载设备的微弱信号故障特征以及诊断方法进行了研究，但在以下两点中需要进一步深入：.（1）混沌振子的类型需要增多。由于计算的复杂性，本研究仅构造了变形Rossler系统，并对其混沌特性进行了证明。.（2）以研究的振动筛故障特征成果为基础，探索将所设计的混沌振子以及振列用于振动机械中微弱信号故障诊断。