制造業(yè)是國民經(jīng)濟的主體,是立國之本。在我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)之際,制造業(yè)發(fā)展面臨新挑戰(zhàn),其未來發(fā)展方向是信息技術(shù)與制造技術(shù)的深度融合,這就意味著機電設(shè)備未來將向智能化發(fā)展。而行星齒輪作為機電裝備傳動系統(tǒng)中重要組成部分,是機電裝備主要保養(yǎng)維護的部件之一。為防止齒輪從正常狀態(tài)退化至嚴重狀態(tài),造成嚴重的后果,因此研究行星齒輪退化狀態(tài)識別方法就具有重要的現(xiàn)實意義。行星齒輪傳動是一種較為復(fù)雜的齒輪傳動,且常處在較為惡劣,復(fù)雜的工作環(huán)境中,所以行星齒輪振動信號分析相比定軸齒輪信號分析更為復(fù)雜。由于行星齒輪嚙合所產(chǎn)生的振動信號一般具有非平穩(wěn)非線性的特點,且同種故障發(fā)生退化時經(jīng)歷的各種退化狀態(tài)特征差異較小,導(dǎo)致行星齒輪退化狀態(tài)識別準(zhǔn)確率不高。因此,本文以行星齒輪太陽輪為研究對象,研究一種可以準(zhǔn)確識別行星齒輪退化狀態(tài)的方法,主要研究內(nèi)容如下:(1)首先介紹了傳統(tǒng)的離散小波分析(Discrete Wavelet Transform,DWT)信號處理方法,進而引出了小波分析依賴小波基的選擇,不具有自適應(yīng)性的缺點。然后介紹了一種具有自適應(yīng)時頻分析的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposi...

【文章頁數(shù)】：99 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
變量注釋表
1 緒論
    1.1 課題來源和意義
    1.2 研究背景與現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容與章節(jié)安排
2 振動信號的分析方法研究
    2.1 引言
    2.2 離散小波變換
    2.3 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解、總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和局部均值分解
    2.4 變分模態(tài)分解
    2.5 DWT、EMD、EEMD、LMD、和VMD的對比分析
    2.6 本章小結(jié)
3 退化行星齒輪振動信號的特征提取
    3.1 引言
    3.2 多角度特征提取
    3.3 行星齒輪故障綜合模擬試驗臺及退化實驗
    3.4 基于VMD-多角度特征融合的退化行星齒輪特征提取
    3.5 本章小結(jié)
4 退化行星齒輪高維特征的局部降維
    4.1 引言
    4.2 局部降維方法
    4.3 本征維數(shù)估計和鄰域參數(shù)的選擇
    4.4 基于局部降維的對比分析
    4.5 本章小結(jié)
5 行星齒輪退化狀態(tài)模式識別研究
    5.1 引言
    5.2 粒子群優(yōu)化的支持向量機的模式識別測試
    5.3 核極限學(xué)習(xí)機的模式識別測試
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
作者簡歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號：3869647