本文關(guān)鍵詞：齒輪箱關(guān)鍵部件非平穩(wěn)振動信號分析及診斷方法研究　出處：《南京航空航天大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：軸承、齒輪等齒輪箱關(guān)鍵部件發(fā)生故障及其狀態(tài)變化都將導致機械系統(tǒng)表面采集的振動信號表現(xiàn)為非平穩(wěn)、非線性的特點,且不同部件的動力學特征差異性也會增加振動信號的復(fù)雜度,因此研究先進的非平穩(wěn)信號分析技術(shù)以提取設(shè)備狀態(tài)信息成為故障診斷的關(guān)鍵。本文為了滿足軸承、齒輪等關(guān)鍵部件的診斷需求,以解決軸承微弱故障信息識別,齒輪損傷識別及其狀態(tài)監(jiān)測,無轉(zhuǎn)速計參照下轉(zhuǎn)速強烈變化的齒輪箱故障信息識別的三類技術(shù)難題為目標,深入地開展非平穩(wěn)信號分析方法及診斷技術(shù)研究。論文主要工作如下:(1)為了克服經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸獾阮愃菩盘柗纸夥椒ㄔ诙ㄎ惠S承故障信息頻帶時存在偏差等問題,將新的經(jīng)驗小波變換方法引入了軸承故障診斷領(lǐng)域,且通過分析其基本理論和軸承信號的特性,選取了一種更適合于定位軸承故障信息的頻帶劃分方法。結(jié)合新的經(jīng)驗小波變換的自適應(yīng)分解特點和抑制共振頻帶內(nèi)噪聲的要求,提出了一種以經(jīng)驗小波變換為核心的軸承故障診斷方法。仿真信號和兩個試驗案例驗證了提出方法的有效性、精確性及相應(yīng)理論分析的正確性。(2)針對軸承故障信號可能包含多個故障信息頻帶的特點,為了提升軸承故障診斷的全面性,將變分模式分解方法引入了軸承故障診斷領(lǐng)域,且詳細地分析了變分模式分解方法與軸承故障信號之間的聯(lián)系,并討論了其使用參數(shù)對分解結(jié)果的影響。基于變分模式分解方法和有良好提純能力的多分辨能量算子提出了一種多共振模態(tài)分量識別的軸承故障診斷方法。仿真與試驗信號分析結(jié)果表明提出方法具有全面提取故障信息的能力,且優(yōu)于譜峭度等常用診斷方法。(3)為了解決相近模式的齒輪損傷故障難以識別的問題,探討了一種非性信號分析方法-去趨勢波動分析方法(Detrend Fluctuation Analysis,DFA)。以頻率分布的角度,結(jié)合齒輪振動模型、疊加原理以及信號預(yù)處理技術(shù)等詳細地分析了DFA方法分析振動信號出現(xiàn)多標度特性的原因�；诙嗵匦苑治鼋Y(jié)果提出了更多的、具有物理意義的特征參數(shù)。齒輪損傷振動信號驗證了提出的特征參數(shù)的不同組合可以很好地表示不同齒輪箱狀態(tài),而且敏感指數(shù)表明提出的一些特征參數(shù)相比已有的一些特征參數(shù)具有更好的分類能力。(4)鑒于DFA方法分析振動信號得到的尺度波動函數(shù)曲線形態(tài)復(fù)雜,以多標度特性原理為指導,基于一種局部最優(yōu)標度區(qū)間識別技術(shù)建立了簡化標度指數(shù)識別的特征提取技術(shù),以及引入極值增量預(yù)處理技術(shù)建立了簡化標度區(qū)間形態(tài)的特征提取技術(shù)。齒輪箱試驗數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明建立的兩種簡化標度方法相比原始DFA分別在計算效率以及特征參數(shù)的識別能力等方面有了很大的提高。(5)為實現(xiàn)無轉(zhuǎn)速計輔助情形下轉(zhuǎn)速大波動齒輪箱故障診斷,分析了現(xiàn)有代價函數(shù)識別目標脊線的特性�；谟行Ъ咕�具有平滑特性而失效脊線出現(xiàn)突變的特點,提出了一種融合理論的脊線識別方法,并基于提出的脊線融合算法建立了轉(zhuǎn)速大波動下齒輪箱故障診斷方法的基本框架。兩組仿真信號與齒輪箱試驗信號驗證了提出的脊線識別方法的有效性。而且推導了行星軸承局部缺陷故障頻率在頻譜中的形式,利用識別脊線進行階次分析成功地在階次譜中識別出了行星軸承內(nèi)圈故障特征頻率。(6)為了從根本上解決代價函數(shù)識別形態(tài)復(fù)雜、微弱的脊線時出現(xiàn)失效的問題,分析了代價函數(shù)識別脊線失效的本質(zhì)原因,并建立了新的脊線搜索框架以及定義了更具有物理意義的代價函數(shù)�；谝幌盗械母倪M措施提出了一種新的路徑優(yōu)化脊線識別方法,為實現(xiàn)無轉(zhuǎn)速計輔助情形下變速機械設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷提供了一種可靠的技術(shù)保障。不同信噪比仿真信號、變速運行齒輪箱振動信號以及實際工程中齒輪箱振動信號的分析結(jié)果表明提出的路徑優(yōu)化脊線識別方法的脊線跟蹤能力十分優(yōu)秀,而且與現(xiàn)有一些脊線識別方法相比具有一定的優(yōu)勢。
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TH132.41;TH133.3
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本文編號：1337406