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

  更多相關文章： 零空間追蹤 故障診斷 自適應性信號分解 經(jīng)驗模態(tài)分解 廣義S變換

【摘要】：本論文是在國家自然科學基金(No.51675258,51265039,51075372)、機械傳動國家重點實驗室開放基金(No.SKLMT-KFKT-201514)、國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFF0203000)和江西省教育廳科學技術(shù)研究項目(No.GJJ12405,GJJ150699)資助下展開研究。針對經(jīng)驗模態(tài)分解在機械故障診斷中存在的一些不足,本文將零空間追蹤方法應用到機械故障診斷中,提出了基于零空間追蹤算法的機械故障診斷方法,取得了一些創(chuàng)新性的成果,主要研究內(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。在此基礎上,給出了本論文的研究內(nèi)容和創(chuàng)新之處。2、論述了零空間追蹤(NSP)算法的相關理論知識,包括局部窄帶信號、線性微分算子和積分算子,并比較了這兩種算子的不同,相應地得到不同算子下的局部窄帶信號;詳細分析了基于參數(shù)化微分算子的零空間追蹤算法,同時與同樣都是對局部窄帶信號提取的T-K能量算子在理論上進行了比較。最后,通過仿真實驗,對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很好地提取出來。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。3、提出了基于零空間追蹤算法的機械故障診斷方法,并給出了診斷過程,同時與EMD進行了對比分析,仿真結(jié)果表明,提出的方法能夠有效地對多分量非平穩(wěn)信號進行分解,還原出原信號的頻譜特征,不會產(chǎn)生過多的模態(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。最后,將提出的方法對滾動軸承內(nèi)外圈故障進行分析,實驗結(jié)果能有效地檢測出內(nèi)外圈故障特征頻率,進一步驗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變換是一種無損的時頻分析分方法,可以通過控制參數(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地來提取窄帶信號的分解算法。在此,結(jié)合NSP和GST的各自優(yōu)點,提出了一種基于NSP和GST的混合信號分解方法,簡稱NSP-GST算法。詳細論述了NSP-GST算法的相關理論,并與基于NSP和標準S變換(ST)的混合信號分解方法(簡稱NSP-ST算法)進行了對比分析,仿真研究。仿真結(jié)果表明,提出的方法優(yōu)于NSP-ST算法,成功地實現(xiàn)了仿真信號頻域的分離,獲得了更好的時頻分辨率。最后,利用NSP-GST方法對轉(zhuǎn)子碰摩故障進行診斷,實驗結(jié)果驗證了提出的方法是有效的,能成功檢測出碰摩故障特征。5、論述了EMD理論、算法和存在的不足,針對EMD方法的缺陷,對EMD算進行修正,并證明了其收斂性。同時,對NSP局限性的原因作了理論上的分析。在此基礎上,針對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分解方法進行了對比研究。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軸承故障的故障特征頻率,進一步驗證了該方法的有效性。
【學位授予單位】：南昌航空大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TH17

【參考文獻】

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本文編號：1326282