本文關(guān)鍵詞：基于自相關(guān)分析和EMD理論的齒輪故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在齒輪的故障診斷中，諸如齒面磨損，點(diǎn)蝕、齒根裂紋等故障，其信號(hào)中夾雜著大量的噪聲，加上調(diào)制現(xiàn)象的存在，使得齒輪故障特診難以被提取，難以診斷出故障，如果不及時(shí)處理將引發(fā)嚴(yán)重的后果。因此，，合理有效的診斷出齒輪的故障，可減少不必要的損失。 本文基于振動(dòng)測(cè)試信號(hào)，綜合應(yīng)用時(shí)域分析、自相關(guān)函數(shù)、EMD理論、能量算子解調(diào)、功率譜分析等對(duì)齒輪故障特征進(jìn)行深入研究，主要研究工作如下： 首先，本文對(duì)自相關(guān)降噪理論做了詳細(xì)的論述，通過(guò)仿真信號(hào)對(duì)其降噪性能做了驗(yàn)證，結(jié)果表明其具有良好的降噪效果。 其次，用仿真信號(hào)對(duì)常用的解調(diào)方法進(jìn)行研究分析，找出它們的局限性，將自相關(guān)分析、EMD、能量算解調(diào)結(jié)合，提出基于自相關(guān)分析和EMD分解的解調(diào)法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)含噪聲多分量調(diào)幅調(diào)頻信號(hào)的準(zhǔn)確解調(diào)；將EEMD、自相關(guān)分析和能量算解調(diào)結(jié)合，提出基于EEMD分解和自相關(guān)分析的解調(diào)法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)含噪聲多分量調(diào)幅調(diào)頻信號(hào)的準(zhǔn)確解調(diào)，通過(guò)仿真信號(hào)的分析表明了兩種方法均能將調(diào)幅調(diào)頻信號(hào)中的調(diào)制信息準(zhǔn)確的解調(diào)出來(lái)，而且均有良好的抗噪性能。 然后，在前面的研究基礎(chǔ)上，將時(shí)域分析、功率譜分析與基于自相關(guān)分析和EMD分解的解調(diào)法結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)齒輪故障的類型、發(fā)生位置的診斷；將時(shí)域分析、功率譜分析與基于EEMD分解和自相關(guān)分析的解調(diào)法，實(shí)現(xiàn)對(duì)齒輪故障的類型、發(fā)生位置的診斷。 最后，通過(guò)相關(guān)設(shè)備分別測(cè)取了有齒輪磨損和齒輪齒根裂紋故障時(shí)的齒輪振動(dòng)信號(hào)，通過(guò)對(duì)其分析，結(jié)果表明時(shí)域分析、功率譜分析、自相關(guān)分析、EMD理論及能量算子解調(diào)法的綜合應(yīng)用，能夠有效而全面的對(duì)齒輪故障進(jìn)行診斷。
【關(guān)鍵詞】：自相關(guān)分析 EMD理論 解調(diào)分析 齒輪故障診斷方法
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 1 緒論9-23
• 1.1 課題的研究背景9
• 1.2 齒輪故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展9-11
• 1.3 齒輪故障產(chǎn)生的機(jī)理11-15
• 1.3.1 齒輪失效的基本形式12-13
• 1.3.2 齒輪振動(dòng)信號(hào)分析13-15
• 1.3.3 齒輪典型故障特征15
• 1.4 常見(jiàn)的齒輪故障診斷方法15-20
• 1.4.1 時(shí)域分析方法16
• 1.4.2 頻譜分析方法16-17
• 1.4.3 時(shí)頻域聯(lián)合分析方法17-20
• 1.4.4 解調(diào)分析方法20
• 1.5 論文的研究思路和主要研究?jī)?nèi)容20-23
• 1.5.1 論文的研究思路20-21
• 1.5.2 論文主要研究?jī)?nèi)容21-23
• 2 調(diào)制信號(hào)的自相關(guān)分析23-30
• 2.1 調(diào)幅信號(hào)的自相關(guān)分析23-24
• 2.2 調(diào)頻信號(hào)的自相關(guān)分析24-26
• 2.2.1 第一類 Bessel 函數(shù)基本知識(shí)24-25
• 2.2.2 調(diào)頻信號(hào)的自相關(guān)分析25-26
• 2.3 調(diào)幅調(diào)頻信號(hào)的自相關(guān)分析26-27
• 2.4 齒輪信號(hào)的自相關(guān)降噪27-29
• 2.4.1 齒輪信號(hào)的自相關(guān)降噪原理27
• 2.4.2 仿真信號(hào)分析27-29
• 2.5 小結(jié)29-30
• 3 調(diào)制信號(hào)的解調(diào)方法研究30-38
• 3.1 常用的解調(diào)方法30-35
• 3.1.1 廣義解調(diào)方法30-31
• 3.1.2 Hilbert 變換解調(diào)方法31
• 3.1.3 能量算子解調(diào)法31-33
• 3.1.4 仿真分析33-35
• 3.2 自相關(guān)能量算子解調(diào)法35-37
• 3.2.1 自相關(guān)能量算子解調(diào)方法原理35
• 3.2.2 調(diào)頻信號(hào)仿真分析35-36
• 3.2.3 調(diào)幅調(diào)頻信號(hào)仿真分析36-37
• 3.3 本章小結(jié)37-38
• 4 多分量調(diào)幅調(diào)頻信號(hào)的解調(diào)方法研究38-52
• 4.1 多分量調(diào)幅調(diào)頻信號(hào)的自相關(guān)分析與測(cè)試38-42
• 4.1.1 多分量調(diào)幅調(diào)頻信號(hào)的自相關(guān)分析38-39
• 4.1.2 多分量調(diào)幅調(diào)頻信號(hào)的自相關(guān)處理仿真分析39-42
• 4.2 基于自相關(guān)分析的 EMD 包絡(luò)解調(diào)方法42-46
• 4.2.1 EMD 分解算法的原理和步驟42-43
• 4.2.2 基于自相關(guān)分析的 EMD 包絡(luò)解調(diào)原理43-45
• 4.2.3 仿真信號(hào)分析45-46
• 4.3 基于 EEMD 分解的自相關(guān)包絡(luò)解調(diào)法46-50
• 4.3.1 EEMD 分解步驟47-48
• 4.3.2 EEMD 算法參數(shù)設(shè)置分析48
• 4.3.3 基于 EEMD 分解的自相關(guān)包絡(luò)解調(diào)原理48-49
• 4.3.4 仿真信號(hào)分析49-50
• 4.4 本章小結(jié)50-52
• 5 齒輪故障診斷方法的研究及其應(yīng)用52-66
• 5.1 基于自相關(guān)分析和 EMD 的齒輪故障診斷方法52-60
• 5.1.1 基于自相關(guān)分析和 EMD 的齒輪故障診斷方法原理52-53
• 5.1.2 基于自相關(guān)分析和 EMD 的齒輪故障診斷方法的應(yīng)用53-60
• 5.2 基于 EEMD 和自相關(guān)分析的齒輪故障診斷方法60-65
• 5.2.1 基于 EEMD 和自相關(guān)分析的齒輪故障診斷方法原理60-61
• 5.2.2 基于 EEMD 和自相關(guān)分析的齒輪故障診斷方法的應(yīng)用61-65
• 5.3 兩種故障診斷方法比較65
• 5.4 本章小結(jié)65-66
• 總結(jié)66-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 附錄A 基于自相關(guān)分析和 EMD 的齒輪故障診斷方法主要程序70-72
• 附錄B 基于 EEMD 和自相關(guān)分析的齒輪故障診斷方法主要程序72-74
• 在學(xué)研究成果74-75
• 致謝75

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：341648