本文針對(duì)齒輪箱復(fù)合故障難以提取的問(wèn)題,研究了盲源分離算法和信號(hào)的降噪方法。重點(diǎn)分析了奇異值降噪算法和EEMD-SVD-JADE單通道盲源分離算法及其在實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用。首先,介紹了齒輪箱振動(dòng)模型和盲源分離理論。研究了齒輪的失效形式和振動(dòng)特征,軸承的故障特征,齒輪箱的振動(dòng)模型�？偨Y(jié)了齒輪箱故障診斷常用的時(shí)域、頻域和時(shí)頻分析方法。說(shuō)明了盲源分離數(shù)學(xué)模型;盲源分離的特性和預(yù)處理方法。重點(diǎn)研究了FastICA算法和JADE算法;并給出了分離效果評(píng)價(jià)指標(biāo)。通過(guò)仿真證明這兩種算法在齒輪箱復(fù)合故障診斷中是有效的。其次,論述了虛擬通道法中基于EEMD-SVD-JADE的單通道盲源分離算法。通過(guò)EEMD分解將單通道信號(hào)轉(zhuǎn)換為多通道信號(hào),基于SVD的源數(shù)估計(jì)方法估計(jì)源信號(hào)的數(shù)目,根據(jù)相關(guān)系數(shù)、峭度和方差標(biāo)準(zhǔn)選擇有效IMF分量重構(gòu)信號(hào),用JADE算法對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行盲源分離。通過(guò)仿真齒輪箱復(fù)合故障信號(hào)驗(yàn)證了該算法能得到良好的分離效果。最后,研究了噪聲環(huán)境下的盲源分離問(wèn)題,并將算法應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)中。隨機(jī)干擾噪聲會(huì)降低盲源分離的效果。通過(guò)自相關(guān)降噪、奇異值差分譜降噪和改進(jìn)的奇異值差分譜降噪三種方法對(duì)比,得到改進(jìn)的奇異值差... 

【文章來(lái)源】：石家莊鐵道大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

齒輪副力學(xué)模型

圖 2-2 滾動(dòng)軸承的基本結(jié)構(gòu)，D 為軸承節(jié)徑(mm)，即1 2D r r；1r 為軸承內(nèi)圈溝道的溝道半徑(mm)；0d 為滾動(dòng)體直徑(mm)； 為接觸角。有很多種失效形式，可分為內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動(dòng)。有時(shí)是滾動(dòng)軸承中一個(gè)部件發(fā)生故障，有時(shí)還會(huì)出現(xiàn)。這會(huì)影響軸承壽命，導(dǎo)致機(jī)器不能正常運(yùn)行。動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的分析，可以診斷軸承是否發(fā)生故障。頻率是不一樣的，可以提前用公式計(jì)算出來(lái)。滾動(dòng)軸承公式如下[38]:障特征頻率：0(1 cos )2rz df fD 故障特征頻率：2 21 ( ) cos2b rD df fd D

第六章 盲源分離在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用六章 盲源分離在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用箱故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)簡(jiǎn)介箱實(shí)驗(yàn)臺(tái)傳動(dòng)系統(tǒng)美國(guó)動(dòng)力傳動(dòng)故障診斷綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái)(DDS)，該實(shí)驗(yàn)臺(tái)能深力傳動(dòng)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖 6-1 所示，從左至右依次為電動(dòng)，兩級(jí)定軸齒輪箱，磁粉制動(dòng)器。行星齒輪系，太陽(yáng)齒輪拆裝。該實(shí)驗(yàn)臺(tái)設(shè)置了齒輪故障和軸承故障，通過(guò)實(shí)驗(yàn)臺(tái)多個(gè)故障的復(fù)合。其中齒輪傳動(dòng)簡(jiǎn)圖如圖 6-2 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于典型譜相關(guān)峭度圖的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[J]. 劉文朋,劉永強(qiáng),楊紹普,顧曉輝.  振動(dòng)與沖擊. 2018(08)
[2]EEMD降噪和譜峭度法在鐵路貨車軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 李翠省,劉永強(qiáng),廖英英.  石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(01)
[3]基于擬合誤差最小化原則的奇異值分解降噪有效秩階次確定方法[J]. 崔偉成,許愛(ài)強(qiáng),李偉,孟凡磊.  振動(dòng)與沖擊. 2017(03)
[4]機(jī)車齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)多元信號(hào)時(shí)變盲分離研究[J]. 任彬,楊紹普,郝如江.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2016(20)
[5]基于小波半軟閾值消噪的盲源分離方法[J]. 孟宗,馬釗,劉東,李晶.  中國(guó)機(jī)械工程. 2016(03)
[6]基于LCD的齒輪箱混合故障盲源分離研究[J]. 楊宇,李永國(guó),何知義,程軍圣.  中國(guó)機(jī)械工程. 2015(08)
[7]基于EEMD子帶提取相關(guān)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)單通道盲源分離[J]. 孟宗,蔡龍.  振動(dòng)與沖擊. 2014(20)
[8]一種確定奇異值分解降噪有效秩階次的改進(jìn)方法[J]. 王建國(guó),李健,劉穎源.  振動(dòng)與沖擊. 2014(12)
[9]基于EEMD的單通道盲源分離在軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 李曉暉,傅攀.  中國(guó)機(jī)械工程. 2014(07)
[10]基于SVD降噪和盲信號(hào)分離的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 陳恩利,張璽,申永軍,曹軒銘.  振動(dòng)與沖擊. 2012(23)

博士論文
[1]機(jī)械系統(tǒng)振動(dòng)源的盲分離方法研究[D]. 葉紅仙.浙江大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于EMD和形態(tài)學(xué)理論的齒輪故障診斷研究[D]. 李非.石家莊鐵道大學(xué) 2017
[2]基于形態(tài)分量分析的變工況齒輪箱故障診斷研究[D]. 吳洋.石家莊鐵道大學(xué) 2017
[3]齒輪故障振動(dòng)信號(hào)特征提取方法研究[D]. 王勝江.石家莊鐵道大學(xué) 2016
[4]基于盲源分離的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究[D]. 馬釗.燕山大學(xué) 2016
[5]基于盲源分離的滾動(dòng)軸承復(fù)合故障診斷方法研究[D]. 劉軍委.重慶大學(xué) 2016
[6]基于EEMD的單通道盲源分離研究與應(yīng)用[D]. 姚鑫.大連交通大學(xué) 2015
[7]盲源分離方法及其在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 王曉燕.燕山大學(xué) 2015
[8]基于單通道盲源分離理論的故障特征提取技術(shù)[D]. 高鵬.長(zhǎng)安大學(xué) 2015
[9]基于EMD的齒輪箱故障特征提取方法研究[D]. 張強(qiáng).大連理工大學(xué) 2013
[10]Hilbert-Huang變換改進(jìn)算法及其在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 高昌鑫.河南理工大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3260453