本課題來(lái)源于國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目“基于粒子群優(yōu)化和濾波技術(shù)的復(fù)雜傳動(dòng)裝置早期故障診斷研究”（項(xiàng)目編號(hào):50875247）和山西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目“基于粒子群優(yōu)化的齒輪箱故障診斷新技術(shù)研究”（項(xiàng)目編號(hào):2007011070）。齒輪箱作為機(jī)械設(shè)備中最常用的動(dòng)力傳遞部件,在長(zhǎng)期運(yùn)轉(zhuǎn)的過(guò)程中,由于制造誤差、沖擊載荷和工作環(huán)境等因素的影響以及疲勞、老化等效應(yīng)的存在,軸承和齒輪都將不可避免的出現(xiàn)一些故障。針對(duì)振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)特征提取困難以及振動(dòng)信號(hào)會(huì)受到輸入軸轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩波動(dòng)影響的問(wèn)題,提出基于輸入軸轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩信號(hào)和輸出振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)建立ARX時(shí)序模型的方法,通過(guò)相應(yīng)的ARX模型表征不同工況下的齒輪箱系統(tǒng)特性,從系統(tǒng)特性的角度分析齒輪箱的狀態(tài)并對(duì)其進(jìn)行故障診斷。本文進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)研究工作主要包括:對(duì)轉(zhuǎn)速波動(dòng)信號(hào)進(jìn)行剔點(diǎn)及平滑處理,對(duì)振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)進(jìn)行零均值化、濾波、重采樣、野點(diǎn)剔除以及EMD分解處理;用處理后的輸入-輸出數(shù)據(jù)組建立齒輪箱系統(tǒng)的ARX模型;提取模型自回歸系數(shù)和模型殘差作為模型特征的一部分;對(duì)模型進(jìn)行時(shí)域特性和頻域特性分析,將模型的幅頻響應(yīng)曲線的十六個(gè)統(tǒng)計(jì)特征參量也做為模型特征,構(gòu)成本文齒輪箱故... 

【文章來(lái)源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題的研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外齒輪箱故障診斷技術(shù)研究綜述
        1.2.1 傳感器與測(cè)點(diǎn)優(yōu)化技術(shù)
        1.2.2 信號(hào)處理技術(shù)
        1.2.3 齒輪箱故障特征提取技術(shù)
    1.3 基于時(shí)序分析的齒輪箱故障診斷研究現(xiàn)狀
    1.4 本論文的總體結(jié)構(gòu)和主要研究?jī)?nèi)容
第二章 基于ARX模型的齒輪箱系統(tǒng)模型建立及其辨識(shí)
    2.1 齒輪箱系統(tǒng)模型的描述方法
        2.1.1 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
        2.1.2 模型的等價(jià)關(guān)系
        2.1.3 齒輪箱系統(tǒng)的ARX模型描述
    2.2 MATLAB系統(tǒng)辨識(shí)工具箱
        2.2.1 生成時(shí)序數(shù)據(jù)
        2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理函數(shù)
        2.2.3 模型結(jié)構(gòu)選擇函數(shù)
        2.2.4 模型參數(shù)估計(jì)函數(shù)
        2.2.5 模型檢驗(yàn)與仿真
    2.3 ARX模型的辨識(shí)過(guò)程
        2.3.1 模型定階與檢驗(yàn)
        2.3.2 模型參數(shù)估計(jì)算法
    2.4 小結(jié)
第三章 基于ARX模型的齒輪箱故障診斷實(shí)驗(yàn)分析
    3.1 試驗(yàn)方案
        3.1.1 試驗(yàn)臺(tái)組成
        3.1.2 試驗(yàn)測(cè)試方案
    3.2 數(shù)據(jù)特性的檢驗(yàn)
    3.3 EMD算法及其在數(shù)據(jù)平穩(wěn)化中的應(yīng)用
        3.3.1 EMD算法實(shí)現(xiàn)
        3.3.2 EMD算法的性質(zhì)
        3.3.3 仿真EMD算法在齒輪箱故障診斷中的有效性
    3.4 基于試驗(yàn)信號(hào)的齒輪箱ARX模型特性分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.4.2 模型定階與辨識(shí)
        3.4.3 模型時(shí)域特性分析
        3.4.4 模型頻域特性分析
    3.5 小結(jié)
第四章 基于粒子群優(yōu)化的齒輪箱特征參量選擇技術(shù)研究
    4.1 優(yōu)化問(wèn)題的進(jìn)化計(jì)算技術(shù)
        4.1.1 遺傳算法
        4.1.2 蟻群優(yōu)化算法
        4.1.3 粒子群優(yōu)化算法
    4.2 粒子群算法的發(fā)展及改進(jìn)研究
        4.2.1 粒子群算法的發(fā)展過(guò)程
        4.2.2 基本粒子群算法
        4.2.3 改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法
        4.2.4 離散粒子群優(yōu)化算法
    4.3 齒輪箱特征提取的粒子群優(yōu)化算法實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.3.1 粒子的表示
        4.3.2 群體的初始化
        4.3.3 粒子的速度更新
        4.3.4 粒子的位置更新
        4.3.5 粒子的適應(yīng)度
    4.4 基于粒子群優(yōu)化的齒輪箱故障特征提取技術(shù)
        4.4.1 齒輪箱故障診斷的特征參量集合
        4.4.2 齒輪箱故障診斷的特征參量?jī)?yōu)化選擇
    4.5 小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于粒子群優(yōu)化的故障特征提取技術(shù)研究[J]. 潘宏俠,黃晉英,毛鴻偉,劉振旺.  振動(dòng)與沖擊. 2008(10)
[2]RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用[J]. 王光研,許寶杰.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2008(09)
[3]粒子群優(yōu)化技術(shù)用于故障診斷中的測(cè)點(diǎn)優(yōu)化配置研究[J]. 潘宏俠,黃晉英,毛鴻偉,魏秀業(yè).  火炮發(fā)射與控制學(xué)報(bào). 2008(02)
[4]基于Matlab系統(tǒng)辨識(shí)工具箱的系統(tǒng)建模[J]. 齊曉慧,田慶民,董海瑞.  兵工自動(dòng)化. 2006(10)
[5]基于倒階次譜分析的齒輪故障診斷研究[J]. 李輝,鄭海起,唐力偉.  振動(dòng)與沖擊. 2006(05)
[6]MATLAB環(huán)境下的系統(tǒng)辨識(shí)仿真工具箱[J]. 倪博溢,蕭德云.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2006(06)
[7]基于系統(tǒng)傳遞特性的齒輪箱軸承故障診斷研究[J]. 孫博,高永生,吳莎.  機(jī)電工程技術(shù). 2006(04)
[8]自適應(yīng)中值濾波器及其應(yīng)用[J]. 賀恩華,朱利民.  振動(dòng)、測(cè)試與診斷. 2006(01)
[9]基于系統(tǒng)傳遞特性的齒輪箱齒根裂紋故障診斷[J]. 高永生,唐力偉,王建華,張青鋒.  機(jī)械工程師. 2006(02)
[10]基于系統(tǒng)特性的齒輪箱故障診斷[J]. 高永生,唐力偉,王建華,金海薇.  煤礦機(jī)械. 2006(01)

博士論文
[1]基于EMD的機(jī)械振動(dòng)分析與診斷方法研究[D]. 曹沖鋒.浙江大學(xué) 2009
[2]粒子群優(yōu)化算法的理論分析與應(yīng)用研究[D]. 李寧.華中科技大學(xué) 2006

碩士論文
[1]面向多目標(biāo)優(yōu)化的群智能算法研究[D]. 劉松兵.湖南大學(xué) 2009
[2]基于最小二乘支持向量機(jī)及粒子群優(yōu)化的特征選擇算法研究[D]. 宋初一.吉林大學(xué) 2008
[3]改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法及其在組合優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用[D]. 王瀟.暨南大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3112597