發(fā)布時(shí)間：2021-09-30 16:00

　　旋轉(zhuǎn)機(jī)械是機(jī)械設(shè)備中十分關(guān)鍵的動(dòng)力裝置。旋轉(zhuǎn)機(jī)械一旦出現(xiàn)故障,整條線上設(shè)備可能停止運(yùn)行,更嚴(yán)重時(shí)會(huì)危及人員的生命安全以及面臨著嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。因此,開展旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷以及趨勢(shì)研究具有重要意義。齒輪故障診斷的關(guān)鍵在于提取故障特征信息,而這需要選擇合適的信號(hào)分解方法,目前常用的信號(hào)分解方法有經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）等。然而,這些方法雖然不斷改進(jìn),仍然存在許多難以解決的問題,故引入新的信號(hào)分解方法到齒輪故障診斷研究領(lǐng)域變得尤為重要。本文研究了變分模態(tài)分解（Variational mode decomposition,VMD）方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷及其趨勢(shì)分析中的應(yīng)用。首先分析VMD方法自身的缺陷,然后進(jìn)行改進(jìn),并將改進(jìn)方法與穩(wěn)健型廣義形態(tài)分量（Robust Generalized Morphological Component Analysis,RGMCA）方法結(jié)合,實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的混合故障的盲源分離;將改進(jìn)方法與基于變量預(yù)測(cè)模型模式識(shí)別（Variable Pre... 

【文章來源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

齒輪副嚙合簡(jiǎn)化模型

圖 4.1 基于 IVMD-RGMCA 方法MCA 方法的具體過程如下。感器采集得到振動(dòng)輸入信號(hào)1x ( t 經(jīng) IVMD 方法分解，得到維陣 =[ ( ) ( )]進(jìn)行數(shù)分析，以獲得源數(shù)個(gè)數(shù)；對(duì)應(yīng)源數(shù)的分解后的信號(hào)進(jìn)行疊4.2 節(jié)的方法，對(duì)新的疊加信號(hào) x。GMCA 在旋轉(zhuǎn)機(jī)械混合故聲的混合故障的仿真分析承，是機(jī)械設(shè)備中不可獲缺的兩

碩士學(xué)位論文4.5 IVMD-RGMCA 在旋轉(zhuǎn)機(jī)械混合故障診斷中的試驗(yàn)分析為驗(yàn)證本文方法對(duì)于振動(dòng)信號(hào)分析的有效性，利用實(shí)際含有齒根裂紋和外圈故障的旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行驗(yàn)證，試驗(yàn)臺(tái)如圖 4.17 所示。實(shí)驗(yàn)中齒輪為模數(shù)2.5mm、齒數(shù) 37 的標(biāo)準(zhǔn)齒輪，齒根切割的裂紋寬度為 0.15mm，深度為 20%。實(shí)驗(yàn)伺服電機(jī)主軸轉(zhuǎn)速為 600r/min，即轉(zhuǎn)頻為 Hz,嚙合頻率 Hz。實(shí)驗(yàn)采樣頻率為 8192Hz，滾動(dòng)軸承的外圈故障特征頻率為 31Hzof 。每次采樣時(shí)間持續(xù) 1s。采集到的實(shí)驗(yàn)信號(hào)如圖 4.18 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3416198