本文關(guān)鍵詞： 故障特征提取 盲源分離 約束獨(dú)立分量分析 小波變換 集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 最小熵解卷積 最大相關(guān)峭度解卷積 齒輪箱　出處：《河南理工大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：齒輪箱作為機(jī)械設(shè)備中必不可少的傳遞運(yùn)動(dòng)與動(dòng)力的關(guān)鍵部件,廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代工業(yè)各種大型、重型機(jī)械設(shè)備中,其工作和運(yùn)行環(huán)境一般比較差。一旦出現(xiàn)故障可能導(dǎo)致整個(gè)機(jī)器不能正常工作,不僅增加了設(shè)備維護(hù)費(fèi)用,還可能造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失,甚至是人員傷亡。因此,研究齒輪箱故障診斷技術(shù)和方法具有重要的學(xué)術(shù)意義和應(yīng)用價(jià)值。故障特征提取是齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的關(guān)鍵問題,特別在低速區(qū)時(shí),因高頻嚙合振動(dòng)、傳遞通道及強(qiáng)噪聲等多方面因素影響,造成有效故障特征信息非常微弱,給齒輪箱的低頻故障特征提取帶來諸多難題。因此,有必要尋找合適的振動(dòng)信號(hào)處理技術(shù)與方法,有效地從復(fù)雜振動(dòng)信號(hào)中分離故障信號(hào)及提取微弱故障特征�；诿ぴ捶蛛x技術(shù)對(duì)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的普適性,本文就齒輪箱恒轉(zhuǎn)速工況條件下,深入地研究和豐富了基于盲源分離的低頻故障特征提取新方法,并將其成功應(yīng)用于試驗(yàn)齒輪箱和礦用齒輪箱的故障特征提取與故障診斷。主要研究?jī)?nèi)容有:(1)闡述了論文的選題背景和研究意義,分析了齒輪箱的時(shí)頻分析方法、盲源分離等方面的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,針對(duì)盲源分離技術(shù)在齒輪箱低頻故障特征提取存在的問題,確立了本文的研究路線和主要研究?jī)?nèi)容。(2)考慮到振動(dòng)源信號(hào)可能直接混有源噪聲,信號(hào)之間的統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性與非高斯性相對(duì)更弱,增加了齒輪箱微弱故障信號(hào)盲提取的難度。將源噪聲引入盲源分離的線性瞬時(shí)混合和卷積混合模型中,使其更符合齒輪箱振動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)際情況,為含源噪聲條件下的齒輪箱低頻故障特征盲提取方法的提出奠定了基礎(chǔ)。(3)約束獨(dú)立分量分析(Constrained independent component analysis,cICA)算法對(duì)于多通道傳感器測(cè)量噪聲具有很強(qiáng)的免疫能力,但對(duì)源信號(hào)含源噪聲的分析效果卻很差。針對(duì)這個(gè)問題,提出了小波變換(Wavelet transform,WT)特征增強(qiáng)的cICA的齒輪箱故障特征提取方法,該方法可以減少其他振源及強(qiáng)噪聲的干擾,提高信噪比,增強(qiáng)cICA的故障特征提取效果。將其應(yīng)用于試驗(yàn)齒輪箱和礦用皮帶輸送機(jī)齒輪箱的故障診斷,分別提取出了表征各自故障的低頻振動(dòng)特征。(4)cICA算法要求觀測(cè)信號(hào)數(shù)目不少于源信號(hào)數(shù)目,不能直接提取單通道測(cè)量信號(hào)的故障信息。集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)能夠有效減少模態(tài)混疊和除噪,然而該算法會(huì)產(chǎn)生虛假分量。通過計(jì)算互相關(guān)系數(shù)與峭度來選擇合適的本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic mode function,IMF)分量,并與原測(cè)量信號(hào)組成虛擬觀測(cè)向量,以減少虛假成分。結(jié)合兩者的優(yōu)點(diǎn),提出了基于EEMD特征增強(qiáng)的cICA的齒輪箱故障特征提取方法。通過仿真、試驗(yàn)與工程應(yīng)用結(jié)果表明,該方法對(duì)齒輪箱單通道測(cè)量信號(hào)的低頻故障特征提取具有很好的效果。(5)針對(duì)最小解熵解卷積(Minimum entropy deconvolution,MED)算法易受強(qiáng)噪聲和野值的影響,引出了最大相關(guān)峭度解卷積(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)的齒輪箱故障特征提取方法,克服了MED算法的不足。然而憑先驗(yàn)信息選取的故障周期,可能導(dǎo)致MCKD解卷積效果很差。因此提出了MCKD算法的最佳故障周期搜索思路,即在合適的濾波器階數(shù)L下,故障周期的搜索可以在步距M取較大值時(shí),限定于理論計(jì)算周期左右的某一范圍內(nèi),使不同步距M關(guān)于最佳周期的最大相關(guān)峭度達(dá)到全局最優(yōu),以確保了MCKD算法具有良好的解卷積效果。通過試驗(yàn)齒輪箱和礦用齒輪箱的微弱低頻故障特征提取佐證了最佳故障周期搜索思路的可行性和MCKD方法的有效性及優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:This paper presents a new method for fault feature extraction and fault diagnosis based on blind source separation technology . The fault feature extraction method of gear box based on EEMD feature - enhanced cICA is proposed .

【學(xué)位授予單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH132.41

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本文編號(hào)：1503277