齒輪系統(tǒng)作為現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)中必不可少的機(jī)械傳動(dòng)裝置,具有傳遞動(dòng)力大,傳遞運(yùn)動(dòng)準(zhǔn)確,傳動(dòng)平穩(wěn)等諸多優(yōu)點(diǎn)。隨著現(xiàn)代機(jī)械設(shè)備向著大型化、高效率、高強(qiáng)度、自動(dòng)化及高性能方向發(fā)展,作為傳遞運(yùn)動(dòng)和動(dòng)力的齒輪裝置發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。然而,由于其自身結(jié)構(gòu)復(fù)雜,工作環(huán)境惡劣等原因,齒輪及齒輪箱都容易受到損害和出現(xiàn)故障。因此,采用先進(jìn)的技術(shù)對(duì)齒輪及齒輪箱進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷,可實(shí)現(xiàn)由事后維修、定期檢修到視情維修的根本轉(zhuǎn)變,減少不必要的損失,從而創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益,具有重大的意義。本文針對(duì)齒輪箱常見故障,分析其典型故障機(jī)理及振動(dòng)特性,重點(diǎn)研究了兩種故障特征提取技術(shù),包括基于重構(gòu)吸引子軌跡矩陣的改進(jìn)奇異值分解技術(shù)和基于改進(jìn)奇異值分解技術(shù)與盲信號(hào)分離相結(jié)合的故障診斷新技術(shù),并將這兩種方法用于實(shí)測(cè)故障信號(hào)的分析中,其結(jié)果為齒輪系統(tǒng)故障診斷提供了新的思路。本文的主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下：（1）改進(jìn)了現(xiàn)有奇異值分解技術(shù)。第二章在詳細(xì)研究基于重構(gòu)吸引子軌跡矩陣的奇異值分解技術(shù)基本原理的基礎(chǔ)上,引入自相關(guān)分析,改進(jìn)了原有算法,使其更加科學(xué)合理。數(shù)值仿真試驗(yàn)及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析表明：改進(jìn)后的奇異值分解技術(shù)能夠成功地提... 

【文章來(lái)源】：石家莊鐵道大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：91 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

隨機(jī)吸聲伯號(hào)湯

號(hào)或者信號(hào)源。其中術(shù)語(yǔ)“盲”有兩重含義:(1)源信號(hào)不能觀測(cè);(2)源信號(hào)與噪聲如何混合是未知的I’l。也就是說，在信號(hào)處理時(shí)不需要知道信號(hào)源及信號(hào)間的混合方式，僅從觀測(cè)信號(hào)就能分離出源信號(hào)，其分離原理見圖3一1。解解混矩陣 BBB‘‘‘‘‘‘‘‘}W}毛}“’{{{{{{{{{{ AAAAAAAAAWWWWWUUUUU混混合矩陣陣 陣球化化化正交矩陣陣 圖3一 1BSS原理框圖其中，，二(s1，，2，…，:。)T是未知源信號(hào)向量，x一(x1，xZ，…，x。)T是混合信號(hào)向量(或觀測(cè)信號(hào)，傳感器檢測(cè)信號(hào))

號(hào)或者信號(hào)源。其中術(shù)語(yǔ)“盲”有兩重含義:(1)源信號(hào)不能觀測(cè);(2)源信號(hào)與噪聲如何混合是未知的I’l。也就是說，在信號(hào)處理時(shí)不需要知道信號(hào)源及信號(hào)間的混合方式，僅從觀測(cè)信號(hào)就能分離出源信號(hào)，其分離原理見圖3一1。解解混矩陣 BBB‘‘‘‘‘‘‘‘}W}毛}“’{{{{{{{{{{ AAAAAAAAAWWWWWUUUUU混混合矩陣陣 陣球化化化正交矩陣陣 圖3一 1BSS原理框圖其中，，二(s1，，2，…，:。)T是未知源信號(hào)向量，x一(x1，xZ，…，x。)T是混合信號(hào)向量(或觀測(cè)信號(hào)，傳感器檢測(cè)信號(hào))

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]噪聲背景下檢測(cè)突變信息的奇異值分解技術(shù)[J]. 何田,劉獻(xiàn)棟,李其漢.  振動(dòng)工程學(xué)報(bào). 2006(03)
[2]局域波近似熵及其在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用[J]. 胡紅英,馬孝江.  振動(dòng)與沖擊. 2006(04)
[3]基于獨(dú)立分量分析特征提取的故障診斷系統(tǒng)[J]. 屈微,劉賀平,張德政.  北京科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2006(07)
[4]基于最小互信息準(zhǔn)則的盲源分離在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用[J]. 張永祥,明廷濤,王洪磊.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2006(06)
[5]盲卷積分離及其在機(jī)械振動(dòng)信號(hào)消噪中的應(yīng)用研究[J]. 何清波,孔凡讓,朱忠奎,龍潛,劉維來(lái).  振動(dòng)與沖擊. 2006(02)
[6]乘性噪聲消除的同態(tài)變換盲源分離算法[J]. 焦衛(wèi)東,楊世錫,錢蘇翔,嚴(yán)拱標(biāo).  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2006(04)
[7]獨(dú)立分量分析在內(nèi)燃機(jī)噪聲信號(hào)分離中的應(yīng)用[J]. 葛楠,劉月輝.  天津大學(xué)學(xué)報(bào). 2006(04)
[8]盲源分離方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用[J]. 宋曉萍,廖明夫.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2006(03)
[9]滾動(dòng)軸承含噪聲諧波信號(hào)的欠確定盲源分離方法研究[J]. 秦國(guó)軍,莫芙蓉.  國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2006(01)
[10]非平穩(wěn)信號(hào)的盲源分離在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用[J]. 郝志華,馬孝江,王奉濤.  振動(dòng)與沖擊. 2006(01)

博士論文
[1]基于獨(dú)立分量分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究[D]. 焦衛(wèi)東.浙江大學(xué) 2003



本文編號(hào)：3488680