本文關(guān)鍵詞：強(qiáng)噪聲背景下行星齒輪故障診斷研究

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【摘要】：行星齒輪傳動(dòng)作為礦山機(jī)械設(shè)備中的常用傳動(dòng)方式之一,在整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中擔(dān)負(fù)重要的使命。行星齒輪傳動(dòng)與普通齒輪傳動(dòng)相比較具有很多優(yōu)點(diǎn),比如體積小,承載能力大,工作平穩(wěn),但大功率高速行星齒輪傳動(dòng)結(jié)構(gòu)較復(fù)雜、制造精度高。由于機(jī)械設(shè)備所處的惡劣環(huán)境、變化的工況以及自身的非線性等特點(diǎn),使得所測(cè)得的振動(dòng)信號(hào)往往具有強(qiáng)噪聲背景、非線性和非穩(wěn)定性等特點(diǎn),這些問(wèn)題的存在嚴(yán)重影響了設(shè)備狀態(tài)信息的準(zhǔn)確獲取。因此,本文以強(qiáng)噪聲背景下的行星齒輪振動(dòng)信號(hào)為研究對(duì)象,研究基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和離散隱馬爾科夫模型(Discrete Hidden Markov Models,DHMM)的行星齒輪故障診斷算法,包括LMD,奇異值能量差分譜,多尺度樣本熵(Multiscale Sample Entropy,MSE)和DHMM識(shí)別模型。介紹了LMD算法這一種新的時(shí)頻分析方法,當(dāng)齒輪發(fā)生故障時(shí),振動(dòng)信號(hào)通常伴隨著沖擊信號(hào),并且出現(xiàn)不同程度的調(diào)制現(xiàn)象,故障振動(dòng)信號(hào)的調(diào)制信息可以通過(guò)LMD進(jìn)行解調(diào)。并與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法進(jìn)行了比較,得到了兩者之間的異同點(diǎn),分析了LMD算法的優(yōu)點(diǎn)及存在的不足,然后利用基于支持向量回歸(Support Vector Regression,SVR)延拓和加余弦窗函數(shù)處理的端點(diǎn)延拓技術(shù)對(duì)端點(diǎn)效應(yīng)進(jìn)行改進(jìn)。介紹了奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)方法基本原理,利用奇異值能量差分譜改善SVD在信號(hào)降噪上重構(gòu)階次難以確認(rèn)的問(wèn)題,有效區(qū)別了信號(hào)中有用成分和噪聲成分,較好地保護(hù)了原始信號(hào)中有用信息的完整性,然后利用SVD逆變換重構(gòu)信號(hào)頻譜,實(shí)現(xiàn)了對(duì)信號(hào)的降噪處理;然后研究了基于LMD和奇異值能量差分譜的信號(hào)降噪方法,以及基于MSE的特征提取算法。介紹了隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Models,HMM)的基本理論,探討并改進(jìn)了在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的多觀察樣本訓(xùn)練問(wèn)題和算法下溢現(xiàn)象,分析了DHMM理論在故障狀態(tài)識(shí)別中的應(yīng)用方法;進(jìn)行了強(qiáng)噪聲背景下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,分析了基于LMD和DHMM的行星齒輪故障診斷算法,包括改進(jìn)LMD算法、奇異值能量差分譜、MSE和DHMM,并以不同類(lèi)型的實(shí)驗(yàn)信號(hào)驗(yàn)證了該方法的有效性。研發(fā)了基于LabVIEW和Matlab聯(lián)合仿真行星齒輪故障智能診斷系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)行星輪振動(dòng)信號(hào)的在線監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)分析處理,完成了數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和診斷結(jié)果的的存儲(chǔ)、查詢(xún)和記錄功能。以行星齒輪實(shí)際信號(hào)進(jìn)行實(shí)例分析,結(jié)果表明該平臺(tái)界面友好、操作方便、性能良好。文章最后對(duì)工作進(jìn)行了總結(jié),并對(duì)相關(guān)的研究技術(shù)進(jìn)行了展望。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TH132.41

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