【摘要】： 本文以齒輪箱故障診斷為課題研究背景,研究了近年來出現(xiàn)的一種自適應時頻分析方法—局域均值分解(local mean decomposition,簡稱LMD)方法。該方法能應用在非平穩(wěn)信號的分析和處理中,為機械設備的診斷提供了一種新方法。 在研究LMD方法的基礎理論與實現(xiàn)過程的基礎上,針對LMD方法在實際應用中遇到的問題,提出了基于三次函數(shù)插值的LMD改進算法,以避免LMD分解中存在的滑動平滑跨度選取不恰當導致的問題;分析了LMD方法中的端點效應,嘗試采用極值點延拓法減少端點效應的影響,通過仿真驗證了極值點延拓法能夠減少端點效應。 以JZQ250型齒輪箱為測試對象,進行了故障診斷實驗,將改進后的LMD方法應用到齒輪箱故障信號中,對正常、斷齒、軸承外圈和內(nèi)圈信號進行分解,并對分解出來的各級乘積函數(shù)(Product Function,PF)做功率譜分析,獲得了較好的故障診斷效果。實驗結(jié)果表明了局域均值分解方法在齒輪箱故障診斷中具有可行性。
【圖文】：

14圖 2.9 LMD 分解流程圖 分解流程圖我們可以看到，，LMD 的分解平滑求取局域均值函 ( )im t 和包絡估計函數(shù)均不相等；第二重循環(huán)為求取 ( )iPF t 的過程信號；第三重循環(huán)為求取所有 ( )iPF t 的過個極值點。解過程的表述來看，分解過程是一個逐步一個iPF 分量獲得了原始信號相應頻段的

()mti|()enati= 將三次樣條插值獲得局域均值函數(shù)和了基于三次樣條插值的LMD方法。這樣數(shù)和包絡估計函數(shù)的過程，從而避免滑動通過仿真信號分析，得出結(jié)論如果將得的 LMD 分解效果要更好些。因此，本主要改進了局域均值函數(shù)和包絡估計函數(shù)示出來：
【學位授予單位】：中北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TH132.41;TH165.3

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本文編號：2608712