【摘要】：隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展,現(xiàn)代工業(yè)和設(shè)備現(xiàn)代化水平不斷提高,高效率、高性能、高自動(dòng)化和高可靠性成為機(jī)械設(shè)備的發(fā)展方向。齒輪傳動(dòng)是機(jī)械設(shè)備中最普遍的傳動(dòng)方式之一,為確保機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)行,減少故障出現(xiàn)時(shí)的維修時(shí)間和維護(hù)成本,對(duì)齒輪箱出現(xiàn)的故障進(jìn)行更快速、更準(zhǔn)確的診斷是非常必要的。變分模態(tài)分解算法(Variational Mode Decomposition,VMD)主要有兩個(gè)方面內(nèi)容:變分問題的構(gòu)造及變分問題的求解。變分模態(tài)分解算法(VMD)本質(zhì)是一組自適應(yīng)維納濾波器組,能夠同時(shí)預(yù)估出各種不同中心頻率的模態(tài)。與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)不同的是,變分模態(tài)分解采用非遞歸模式分解來有效地避免了由遞歸模式分解引起的的模態(tài)混疊,并且能夠很好地克服和避免端點(diǎn)效應(yīng)。所以這種基于變分模態(tài)分解的故障分析方法具有很大的研究意義。本文在基于變分模態(tài)分解(VMD)以及小波原理的基礎(chǔ)上,對(duì)齒輪箱故障診斷進(jìn)行了理論研究和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。以大唐張家口某風(fēng)電廠齒輪箱為實(shí)驗(yàn)研究對(duì)象,根據(jù)齒輪箱的實(shí)際工況,首先為故障振動(dòng)信號(hào)選取合適的小波基,進(jìn)行小波去噪預(yù)處理和變分模態(tài)分解(VMD),說明信號(hào)去噪后進(jìn)行變分模態(tài)分解(VMD)的效果要好于直接對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解,接著選取分解后有研究意義的模態(tài)分量進(jìn)行希爾伯特變換,最后分析變換后得的頻譜圖,找出齒輪箱故障并完成故障診斷。用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法重復(fù)上述實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文提出的方法能夠有效地對(duì)齒輪箱故障進(jìn)行系統(tǒng)分析和診斷。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TH132.41
【圖文】：

備重要的變速傳動(dòng)部件，其運(yùn)行狀態(tài)與機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)有著密不可分由于其安裝和拆卸過程比較復(fù)雜，只依靠過去聽、摸、看等傳統(tǒng)的診斷僅縮短了維護(hù)的周期，增加了維修的成本，而且還會(huì)受到主觀因素的影診和漏診的發(fā)生。因而齒輪箱是故障診斷技術(shù)研究的重要對(duì)象之一[22大型機(jī)械設(shè)備經(jīng)常在惡劣的工作環(huán)境下運(yùn)行，齒輪、傳動(dòng)軸和軸承是齒出現(xiàn)故障的地方[23]。多變的振動(dòng)信號(hào)，復(fù)雜的運(yùn)行條件，嚴(yán)重的噪聲系列問題使得齒輪箱故障診斷總是難以達(dá)到快速準(zhǔn)確的效果。因此，加箱的振動(dòng)機(jī)理和故障類型的研究，在故障診斷過程中具有舉足輕重的 齒輪箱的振動(dòng)機(jī)理及振動(dòng)特性.1 齒輪的振動(dòng)機(jī)理復(fù)雜的非線性系統(tǒng)很難建立起完整的振動(dòng)模型，齒輪箱就是這樣復(fù)雜因此，只有對(duì)齒輪傳動(dòng)副作出必要的簡(jiǎn)化處理，才能在實(shí)際中實(shí)現(xiàn)對(duì)輪箱的故障診斷。簡(jiǎn)化后的齒輪傳動(dòng)副物理模型如圖 2-1 所示。

為了在含有附加脈沖、隱含成分和其他成分的齒輪振動(dòng)信號(hào)中，識(shí)別齒有用信號(hào)并提高齒輪故障診斷率，有必要有效地區(qū)分這些成分以減少由不必要的干擾。.3 滾動(dòng)軸承的振動(dòng)機(jī)理及特性內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體和保持架等元件是多數(shù)滾動(dòng)軸承包含的通用元件。頸相連接，外圈與軸承座孔相連接。在大多數(shù)的情況下，內(nèi)圈隨軸旋轉(zhuǎn)不隨軸旋轉(zhuǎn)的。作為滾動(dòng)軸承的核心元件，滾動(dòng)體能按照一定規(guī)律在內(nèi)道中滾動(dòng)，在相對(duì)運(yùn)動(dòng)表面的滑動(dòng)摩擦可以通過滾動(dòng)體的滾動(dòng)轉(zhuǎn)化成滾5,26]。如圖 2-2 所示的滾動(dòng)軸承結(jié)構(gòu)圖中， D是軸承節(jié)徑，d 是滾動(dòng)體直徑滾道半徑，2r 是外環(huán)滾道半徑， 是接觸角， z 是滾動(dòng)體個(gè)數(shù)，rf 是內(nèi)頻率，一般為軸的轉(zhuǎn)頻，af 是外圈的旋轉(zhuǎn)頻率，c 是滾動(dòng)體的旋轉(zhuǎn)角滾動(dòng)體的自轉(zhuǎn)角速度。

根據(jù)公式（4-14）能得出結(jié)論：平穩(wěn)白噪聲的性質(zhì)不會(huì)因?yàn)榻?jīng)過正交小波變改變而改變。因此我們可以推斷經(jīng)正交小波變換后，對(duì)于如公式（4-8）所加性噪聲模型，在少數(shù)的小波系數(shù)上包含信號(hào) s (t)的主要能量，而噪聲 u (t)在時(shí)間軸的各個(gè)尺度下都有分布，小波系數(shù)彼此互不相關(guān)。.2 小波閾值去噪算法通過之前對(duì)小波變換特點(diǎn)的描述，小波閾值去噪法的具體步驟可以分為以下[52,53]：（1）合適的小波函數(shù)和分解尺度要根據(jù)含噪信號(hào)的特點(diǎn)進(jìn)行選取，然后含號(hào)進(jìn)行整個(gè)頻段上的小波分解；（2）對(duì)每個(gè)尺度的細(xì)節(jié)小波系數(shù)都使用所選的合理閾值函數(shù)進(jìn)行閾值處理閾值根據(jù)相應(yīng)的閾值設(shè)定原則確定；（3） 通過小波逆變換，重構(gòu)最大尺度下的近似小波系數(shù)和經(jīng)過閾值處理后波系數(shù)，完成信號(hào)去噪。小波去噪算法的流程如圖 4-5 所示：

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本文編號(hào)：2794702