本文關(guān)鍵詞：基于零空間追蹤的機(jī)械故障診斷方法研究　出處：《南昌航空大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：本論文是在國(guó)家自然科學(xué)基金(No.51675258,51265039,51075372)、機(jī)械傳動(dòng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(No.SKLMT-KFKT-201514)、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFF0203000)和江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(No.GJJ12405,GJJ150699)資助下展開(kāi)研究。針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解在機(jī)械故障診斷中存在的一些不足,本文將零空間追蹤方法應(yīng)用到機(jī)械故障診斷中,提出了基于零空間追蹤算法的機(jī)械故障診斷方法,取得了一些創(chuàng)新性的成果,主要研究?jī)?nèi)容如下:1、論述了課題的提出及其研究意義,綜述了零追蹤算法在國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和追蹤算法在故障診斷中的研究現(xiàn)狀。在此基礎(chǔ)上,給出了本論文的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新之處。2、論述了零空間追蹤(NSP)算法的相關(guān)理論知識(shí),包括局部窄帶信號(hào)、線性微分算子和積分算子,并比較了這兩種算子的不同,相應(yīng)地得到不同算子下的局部窄帶信號(hào);詳細(xì)分析了基于參數(shù)化微分算子的零空間追蹤算法,同時(shí)與同樣都是對(duì)局部窄帶信號(hào)提取的T-K能量算子在理論上進(jìn)行了比較。最后,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),對(duì)比分析了積分算子和微分算子的零空間追蹤算法,仿真結(jié)果表明,這兩類算子都能將局部窄帶信號(hào)很好地提取出來(lái)。本章所研究的零空間追蹤算法理論是整篇論文的理論基礎(chǔ)。3、提出了基于零空間追蹤算法的機(jī)械故障診斷方法,并給出了診斷過(guò)程,同時(shí)與EMD進(jìn)行了對(duì)比分析,仿真結(jié)果表明,提出的方法能夠有效地對(duì)多分量非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行分解,還原出原信號(hào)的頻譜特征,不會(huì)產(chǎn)生過(guò)多的模態(tài),零追蹤算法明顯優(yōu)于EMD方法,該方法的抑制噪聲能力也非常強(qiáng)。最后,將提出的方法對(duì)滾動(dòng)軸承內(nèi)外圈故障進(jìn)行分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果能有效地檢測(cè)出內(nèi)外圈故障特征頻率,進(jìn)一步驗(yàn)證了提出的方法的有效性。4、論述了廣義S變換(GST)的定義和算法,廣義S變換是一種無(wú)損的時(shí)頻分析分方法,可以通過(guò)控制參數(shù)調(diào)節(jié)小波基,從而得到更好的靈活性和更高的時(shí)頻分辨率。零空間追蹤算法可以利用局部奇異線性算子自適應(yīng)地來(lái)提取窄帶信號(hào)的分解算法。在此,結(jié)合NSP和GST的各自優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于NSP和GST的混合信號(hào)分解方法,簡(jiǎn)稱NSP-GST算法。詳細(xì)論述了NSP-GST算法的相關(guān)理論,并與基于NSP和標(biāo)準(zhǔn)S變換(ST)的混合信號(hào)分解方法(簡(jiǎn)稱NSP-ST算法)進(jìn)行了對(duì)比分析,仿真研究。仿真結(jié)果表明,提出的方法優(yōu)于NSP-ST算法,成功地實(shí)現(xiàn)了仿真信號(hào)頻域的分離,獲得了更好的時(shí)頻分辨率。最后,利用NSP-GST方法對(duì)轉(zhuǎn)子碰摩故障進(jìn)行診斷,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了提出的方法是有效的,能成功檢測(cè)出碰摩故障特征。5、論述了EMD理論、算法和存在的不足,針對(duì)EMD方法的缺陷,對(duì)EMD算進(jìn)行修正,并證明了其收斂性。同時(shí),對(duì)NSP局限性的原因作了理論上的分析。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)EMD和NSP存在的局限性,提出了一種基于EMD-NSP的故障診斷方法,并與傳統(tǒng)的EMD、NSP分解方法進(jìn)行了對(duì)比研究。仿真研究表明,提出的算法是有效的,EMD-NSP方法明顯優(yōu)于EMD、NSP分解方法。最后將該算法用于軸承故障診斷,能夠有效地提取出滾動(dòng)軸承故障的故障特征頻率,進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TH17

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1326282