本文關(guān)鍵詞：基于EMD的齒輪故障診斷技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：齒輪傳動是機(jī)械傳動的主要形式。作為機(jī)械設(shè)備必不可少的基礎(chǔ)件,它的質(zhì)量及性能決定著整臺機(jī)器的性能指標(biāo),它的健康狀態(tài)對設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)起著重要的作用。齒輪如果失效,將會引起整臺機(jī)器的失效�；诖�,本文將對齒輪的故障特征提取技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)以實(shí)現(xiàn)齒輪的故障診斷研究。傳統(tǒng)的診斷方法對于非平穩(wěn)振動信號的分析效果不太明顯。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,簡稱EMD)方法是把復(fù)雜的振動信號分解為有限個本征模函數(shù)(Intrinsic Mode Function,簡稱IMF)之和,得到的本征模函數(shù)包含真實(shí)的物理信息,而且都是平穩(wěn)的,該方法能夠?qū)崿F(xiàn)通過頻域的分析,得到故障特征信號。針對傳統(tǒng)的濾波去噪方法的不足,本文采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法對數(shù)據(jù)信號在預(yù)處理階段進(jìn)行去噪處理,該方法可有效消除噪聲干擾。本文針對齒輪故障進(jìn)行診斷研究,采用基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法對采集到的振動信號進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)故障診斷。針對經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解過程中由于利用三次樣條插值法構(gòu)造包絡(luò)線而引起的端點(diǎn)效應(yīng)問題,本文通過對周期延拓法、極值點(diǎn)對稱延拓法和鏡像延拓法的研究,分析抑制端點(diǎn)效應(yīng)的效果。本文提出基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和自適應(yīng)濾波分解(Adaptive Filtering Decomposition,簡稱AFD)的方法進(jìn)行故障特征提取,既可利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法使非平穩(wěn)信號平穩(wěn)化的優(yōu)點(diǎn),也可利用自適應(yīng)濾波分解法簡單、可改善邊界擺動的特點(diǎn)。最后,采用QPZZ—Ⅱ旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動模擬實(shí)驗(yàn)平臺,通過更換有缺陷的齒輪,分別實(shí)現(xiàn)齒輪的斷齒故障、裂紋故障和磨損故障,對本文提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法能夠有效地提取故障特征,實(shí)現(xiàn)齒輪的故障診斷。
【關(guān)鍵詞】：齒輪 特征提取 故障診斷 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 自適應(yīng)濾波分解
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH132.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 齒輪故障診斷的背景及意義8-9
• 1.2 齒輪故障診斷的發(fā)展及研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容10-12
• 第二章 齒輪故障機(jī)理及常用振動檢測分析方法12-26
• 2.1 齒輪的典型故障形式及振動信號特征12-16
• 2.1.1 齒輪斷裂12-13
• 2.1.2 齒面磨損13-14
• 2.1.3 齒面疲勞14
• 2.1.4 齒面塑性變形14-15
• 2.1.5 齒面膠合15-16
• 2.2 齒輪的振動機(jī)理16-17
• 2.2.1 基本參數(shù)及固有特性16-17
• 2.2.2 噪聲產(chǎn)生機(jī)理17
• 2.3 齒輪的振動特征17-20
• 2.3.1 嚙合頻率及各次諧波17-18
• 2.3.2 調(diào)制現(xiàn)象及邊頻帶18-19
• 2.3.3 齒輪故障的頻譜特征19-20
• 2.3.4 其它成分20
• 2.4 常用振動檢測方法20-25
• 2.4.1 時域分析法20-22
• 2.4.2 頻域分析法22-23
• 2.4.3 倒頻譜分析23
• 2.4.4 時頻分析法23-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章 EMD方法研究26-35
• 3.1 EMD的基本概念26-28
• 3.1.1 瞬時頻率26-27
• 3.1.2 本征模函數(shù)27-28
• 3.2 EMD的基本原理28-34
• 3.2.1 三次樣條插值法28-29
• 3.2.2 EMD算法原理29-31
• 3.2.3 EMD的性質(zhì)31-32
• 3.2.4 Hilbert-Huang基本理論32-34
• 3.3 本章小結(jié)34-35
• 第四章 基于EMD的去噪和端點(diǎn)問題的處理35-42
• 4.1 去噪預(yù)處理35-37
• 4.1.1 傳統(tǒng)FFT濾波去噪方法35
• 4.1.2 EMD的去噪方法35-37
• 4.1.3 實(shí)驗(yàn)對比分析37
• 4.2 端點(diǎn)效應(yīng)原理37-38
• 4.3 端點(diǎn)效應(yīng)處理方法38-41
• 4.3.1 信號序列周期延拓38-39
• 4.3.2 極值點(diǎn)對稱延拓39-40
• 4.3.3 鏡像延拓40-41
• 4.4 本章小結(jié)41-42
• 第五章 基于EMD的齒輪故障診斷實(shí)驗(yàn)分析42-54
• 5.1 EMD-AFD算法分析42-45
• 5.1.1 AFD算法描述42-43
• 5.1.2 AFD自適應(yīng)收斂性43-44
• 5.1.3 EMD-AFD算法原理44-45
• 5.2 故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺45-46
• 5.3 基于EMD-AFD算法的齒輪故障診斷分析46-53
• 5.3.1 正常信號分析47-48
• 5.3.2 斷齒故障診斷分析48-50
• 5.3.3 裂紋故障診斷分析50-51
• 5.3.4 磨損故障診斷分析51-53
• 5.4 本章小結(jié)53-54
• 結(jié)論54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 發(fā)表文章目錄58-59
• 致謝59-60

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