本文關(guān)鍵詞：齒輪箱故障檢測(cè)技術(shù)研究　出處：《沈陽(yáng)理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 齒輪箱 局域均值分解 循環(huán)平穩(wěn)解調(diào) 故障特征

【摘要】：齒輪箱在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用非常普遍,并且容易引發(fā)多個(gè)組件、零件故障,其能否正常運(yùn)行對(duì)整臺(tái)甚至整套機(jī)械設(shè)備的正常工作和使用產(chǎn)生重大影響。齒輪箱發(fā)生的故障是多樣的,及時(shí)對(duì)齒輪箱振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別出齒輪箱運(yùn)行過程中的故障,更換故障零件,對(duì)提高旋轉(zhuǎn)機(jī)械整體運(yùn)行可靠性具有深遠(yuǎn)意義。論文敘述小波理論、局域均值分解及循環(huán)平穩(wěn)技術(shù)原理及其在故障診斷領(lǐng)域里使用情況。進(jìn)一步討論了端點(diǎn)效應(yīng)在局域均值方法中的影響及改進(jìn)措施。提出將局域均值分解(LMD)和循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)分析方法相結(jié)合,綜合使用在齒輪箱故障分離與提取。LMD方法能夠把待檢測(cè)信號(hào)自適應(yīng)地處理成為一組單分量的AM-FM信號(hào),特別適用于非穩(wěn)定、非線性信號(hào)分析。文章首先使用小波分解對(duì)原信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,以降低噪聲對(duì)對(duì)象信號(hào)的影響,然后采用局域均值分解方法將處理后的信號(hào)分解為一系列的乘積函數(shù)(PF)分量。針對(duì)分解信號(hào)后所得到的乘積函數(shù)分量按照相關(guān)性篩選處理,以降低其他非目標(biāo)故障特征的干擾。針對(duì)篩選出的信號(hào)進(jìn)行循環(huán)平穩(wěn)分析,提取分析信號(hào)的故障特征。確定齒輪箱發(fā)生故障的零件及其具體位置。經(jīng)過實(shí)際齒輪箱故障數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明,此方法能夠?qū)崿F(xiàn)齒輪箱故障特征提取。
[Abstract]:Gearbox is widely used in rotating machinery, and it is easy to cause multiple components and parts failure. The normal operation of the gear box has a significant impact on the normal operation and use of the whole machine and even the whole set of mechanical equipment. The gearbox faults are various and the vibration data of the gear box are detected in time. It is of great significance to accurately identify the faults in the gearbox operation process and replace the faulty parts to improve the reliability of the whole operation of the rotating machinery. The wavelet theory is described in this paper. The principle of local mean decomposition and cyclic stationary technique and its application in the field of fault diagnosis are discussed. The effect of endpoint effect in the local mean method and the improvement measures are discussed. LMD) is combined with cyclic stationary demodulation analysis method. Combined use of the gearbox fault separation and extraction. LMD method can adaptively process the detected signal into a set of single component AM-FM signals, which is especially suitable for unstable. Firstly, wavelet decomposition is used to preprocess the original signal to reduce the effect of noise on the object signal. Then the processed signal is decomposed into a series of product function components by using the local mean decomposition method. In order to reduce the interference of other non-target fault features, the cyclic stationary analysis of the selected signals is carried out. The fault features of the analysis signal are extracted and the parts and their location of the gearbox fault are determined. The results of the actual gearbox fault data verify that the method can extract the gearbox fault features.
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH132.41

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本文編號(hào)：1402970