本文關(guān)鍵詞：基于振動(dòng)分析的減速機(jī)故障診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：減速機(jī)在現(xiàn)代工業(yè)社會(huì)中得到了廣泛應(yīng)用,它能夠使機(jī)器設(shè)備獲得最好的運(yùn)行特性,起到降低生產(chǎn)成本以及節(jié)約能源等對(duì)現(xiàn)在社會(huì)、環(huán)境來(lái)說(shuō)都十分重要的作用,所以如何實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)減速機(jī)的健康狀況,特別是深入研究最常用的基于振動(dòng)信號(hào)分析減速機(jī)故障與否的算法具有重大意義。論文主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,闡明了減速機(jī)的類型、基本結(jié)構(gòu)、振動(dòng)機(jī)理、常見(jiàn)故障類型、產(chǎn)生故障原因及減速機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建,詳細(xì)闡述了減速機(jī)的振動(dòng)信號(hào)分析方法。其次,研究了希爾伯特-黃變換(Hilbert-Huang Transform,HHT)過(guò)程中經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition,EMD)時(shí)產(chǎn)生端點(diǎn)效應(yīng)的原因。介紹了兩種抑制HHT端點(diǎn)效應(yīng)的算法:支持向量回歸機(jī)(Support Vector Regression,SVR)和邊界局部特征尺度法(Border Local Characteristic-scale Continuation,BLCC),研究提出了一種基于SVR和BLCC相結(jié)合的HHT算法。對(duì)比鏡像延拓的EMD分解,結(jié)合時(shí)頻分析和Hilbert瞬時(shí)參數(shù)結(jié)果指出,新算法的EMD分解結(jié)果比鏡像延拓法更趨近于數(shù)據(jù)的真實(shí)結(jié)果,證明了新算法有效地減輕了HHT端點(diǎn)效應(yīng)現(xiàn)象。然后,在盲源分離相關(guān)的基本原理的基礎(chǔ)上,研究了其中的一種盲源分離算法-特征矩陣的聯(lián)合近似對(duì)角化法(Jointly Approximate Diagonalisation of Eigen-matrices,JADE),提出了一種EMD與JADE相結(jié)合的新算法,用仿真及實(shí)測(cè)信號(hào)分析結(jié)果證明了EMD-JADE新算法能夠解決JADE算法只能用試配方法來(lái)構(gòu)造虛擬噪聲去匹配真實(shí)噪聲用來(lái)降噪的問(wèn)題。最后,在減速機(jī)運(yùn)行時(shí)存在噪聲異常但無(wú)法定位減速機(jī)的具體故障的情況下,結(jié)合前面研究的經(jīng)過(guò)端點(diǎn)效應(yīng)消除的EMD分解,開(kāi)發(fā)了一套適合RV40型號(hào)的蝸桿減速機(jī)在線檢測(cè)系統(tǒng),并對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)診斷界面進(jìn)行了展示。
【關(guān)鍵詞】：減速機(jī) 振動(dòng)分析 端點(diǎn)效應(yīng) 盲源分離 智能診斷
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)計(jì)量學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH132.46
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• abstract7-12
• 1 緒論12-17
• 1.1 課題研究背景及意義12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 減速機(jī)故障診斷技術(shù)14-15
• 1.3.1 故障提取方法14-15
• 1.3.2 模式識(shí)別方法15
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容15-17
• 2 減速機(jī)故障機(jī)理及振動(dòng)特性分析17-30
• 2.1 減速機(jī)類型及基本結(jié)構(gòu)17-20
• 2.1.1 減速機(jī)類型17-18
• 2.1.2 減速機(jī)基本結(jié)構(gòu)18-20
• 2.2 減速機(jī)振動(dòng)機(jī)理20-21
• 2.3 減速機(jī)常見(jiàn)故障21-22
• 2.4 減速機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)22-24
• 2.5 減速機(jī)振動(dòng)信號(hào)分析方法24-29
• 2.5.1 減速機(jī)振動(dòng)信號(hào)時(shí)域分析24-26
• 2.5.2 減速機(jī)振動(dòng)信號(hào)頻域分析26
• 2.5.3 減速機(jī)振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻分析26-29
• 2.6 本章小結(jié)29-30
• 3 HHT的改進(jìn)及其在減速機(jī)中的應(yīng)用30-44
• 3.1 HHT存在端點(diǎn)效應(yīng)的原因31-33
• 3.1.1 HHT算法流程31-32
• 3.1.2 HHT端點(diǎn)效應(yīng)分析32-33
• 3.2 HHT端點(diǎn)效應(yīng)抑制算法33-36
• 3.2.1 支持向量回歸機(jī)法33-35
• 3.2.2 邊界局部特征尺度法35-36
• 3.3 改進(jìn)后的HHT在減速機(jī)中的應(yīng)用36-42
• 3.3.1 仿真實(shí)驗(yàn)36-39
• 3.3.2 實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)39-42
• 3.4 本章小結(jié)42-44
• 4 減速機(jī)故障診斷中的盲源分離技術(shù)44-57
• 4.1 盲源分離問(wèn)題的提出44-45
• 4.2 盲源分離的基本理論45-48
• 4.2.1 盲源分離問(wèn)題的描述45-46
• 4.2.2 BSS模型的盲可辨識(shí)性和不確定性46-48
• 4.2.3 BSS模型的等變化性48
• 4.3 特征矩陣的聯(lián)合近似對(duì)角化法原理48-49
• 4.4 盲源分離在減速機(jī)故障診斷中的應(yīng)用49-56
• 4.4.1 算法典型信號(hào)仿真應(yīng)用50-52
• 4.4.2 算法的實(shí)際信號(hào)應(yīng)用52-56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 5 減速機(jī)在線檢測(cè)系統(tǒng)57-72
• 5.1 減速機(jī)信號(hào)采集的硬件系統(tǒng)57-61
• 5.2 減速機(jī)信號(hào)采集硬件系統(tǒng)可用性驗(yàn)證61-62
• 5.3 減速機(jī)信號(hào)采集的軟件系統(tǒng)62-69
• 5.3.1 數(shù)據(jù)采集模塊64-65
• 5.3.2 閾值判斷65-69
• 5.4 減速機(jī)在線檢測(cè)系統(tǒng)診斷結(jié)果69-70
• 5.5 本章小結(jié)70-72
• 6 總結(jié)與展望72-74
• 6.1 總結(jié)72
• 6.2 展望72-74
• 參考文獻(xiàn)74-78
• 作者簡(jiǎn)歷78

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本文編號(hào)：294695