本文關(guān)鍵詞：基于形態(tài)分量分析的齒輪箱故障診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：齒輪箱的組成結(jié)構(gòu)以及實(shí)際運(yùn)行狀況都比較復(fù)雜,導(dǎo)致其極易發(fā)生故障。只要齒輪箱發(fā)生故障,其自身的運(yùn)行安全性就會(huì)受到嚴(yán)重影響,故針對(duì)齒輪箱的故障診斷研究具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)傳統(tǒng)的Hilbert包絡(luò)解調(diào)方法不適合分析多分量振動(dòng)信號(hào)調(diào)制信息的問題,提出將形態(tài)分量分析(Morphological Component Analysis,MCA)方法應(yīng)用于Hilbert包絡(luò)解調(diào)法。利用該方法對(duì)仿真振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析,得知該方法可分離信號(hào)中的諧振成分和沖擊成分,且有效地凸顯其特征信息。非平穩(wěn)、非線性信號(hào)在實(shí)際測(cè)量過程中,信號(hào)的干擾噪聲大且頻帶寬,若直接利用MCA方法進(jìn)行分解,會(huì)嚴(yán)重影響有用信號(hào)和故障特征信息的提取。針對(duì)該問題,提出將EEMD、MCA和能量算子解調(diào)相結(jié)合的故障診斷方法。該方法先將齒輪箱故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EEMD分解;再依據(jù)原信號(hào)與各IMF分量的相關(guān)系數(shù)選取包含故障信息的IMF分量,并進(jìn)行重構(gòu);再將獲取的重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行MCA分解,得到各形態(tài)成分;最后對(duì)包含故障特征信息的形態(tài)成分進(jìn)行能量算子解調(diào)以獲取故障的調(diào)制信息。通過對(duì)仿真信號(hào)和實(shí)測(cè)故障振動(dòng)信號(hào)的分析,驗(yàn)證了該方法的有效性。針對(duì)階次跟蹤在分析變轉(zhuǎn)速下的非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)易發(fā)生階次混疊的問題,提出一種基于低通濾波的階次跟蹤技術(shù),并將其與形態(tài)分量分析相結(jié)合。通過對(duì)仿真變速信號(hào)和實(shí)測(cè)變轉(zhuǎn)速下滾動(dòng)軸承外圈故障信號(hào)的分析,將改進(jìn)的階次跟蹤技術(shù)和形態(tài)分量分析相結(jié)合的方法,可有效地提取變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障的特征信息,且能有效地避免階次混疊現(xiàn)象、降低重采樣階次,從而減少重采樣過程的計(jì)算量。
【關(guān)鍵詞】：齒輪箱 形態(tài)分量分析 EEMD 能量算子解調(diào) 階次跟蹤 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：石家莊鐵道大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH132.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 課題研究的背景和意義8-9
• 1.2 齒輪箱故障診斷方法的研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 基于平穩(wěn)信號(hào)的齒輪箱故障診斷研究9-10
• 1.2.2 基于非平穩(wěn)信號(hào)的齒輪箱故障診斷研究10-13
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排13-15
• 1.3.1 論文的研究?jī)?nèi)容13
• 1.3.2 論文的章節(jié)安排13-15
• 第二章 齒輪箱的失效形式及故障機(jī)理分析15-26
• 2.1 齒輪箱的常見故障類型15
• 2.2 齒輪的失效形式及振動(dòng)機(jī)理15-19
• 2.2.1 齒輪的常見失效形式16-17
• 2.2.2 齒輪的振動(dòng)機(jī)理17-19
• 2.3 軸承的失效形式及振動(dòng)機(jī)理19-22
• 2.3.1 軸承的常見失效形式19-20
• 2.3.2 軸承的振動(dòng)機(jī)理20-22
• 2.4 齒輪箱試驗(yàn)臺(tái)簡(jiǎn)介22-24
• 2.5 本章小結(jié)24-26
• 第三章 基于形態(tài)分量分析的包絡(luò)解調(diào)方法26-38
• 3.1 MCA方法26-31
• 3.1.1 MCA原理26-27
• 3.1.2 MCA算法步驟27-28
• 3.1.3 MCA的閾值選擇和更新方法28-30
• 3.1.4 MCA的字典選擇30-31
• 3.2 基于MCA與包絡(luò)解調(diào)分析的故障診斷方法31-37
• 3.2.1 Hilbert解調(diào)原理31
• 3.2.2 Hilbert解調(diào)的仿真信號(hào)分析31-33
• 3.2.3 基于MCA的Hilbert包絡(luò)解調(diào)步驟33
• 3.2.4 基于MCA的Hilbert包絡(luò)解調(diào)仿真信號(hào)分析33-37
• 3.3 本章小結(jié)37-38
• 第四章 基于MCA的齒輪故障診斷應(yīng)用研究38-55
• 4.1 EEMD基礎(chǔ)理論38-44
• 4.1.1 EEMD的基本原理和算法步驟38-39
• 4.1.2 EEMD方法中參數(shù)的設(shè)置及IMF分量的選取39-41
• 4.1.3 EEMD方法的算法仿真41-44
• 4.2 能量算子解調(diào)44-46
• 4.2.1 能量算子解調(diào)原理44-45
• 4.2.2 能量算子解調(diào)方法的仿真信號(hào)分析45-46
• 4.3 基于EEMD、MCA與能量算子解調(diào)的齒輪局部故障診斷方法46-47
• 4.4 基于MCA的齒輪局部故障仿真信號(hào)分析47-52
• 4.5 基于MCA的齒輪局部故障實(shí)測(cè)信號(hào)分析52-54
• 4.6 本章小結(jié)54-55
• 第五章 基于MCA的變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障診斷應(yīng)用研究55-68
• 5.1 階次跟蹤方法55-59
• 5.1.1 階次跟蹤方法的基本原理及其實(shí)現(xiàn)步驟55-56
• 5.1.2 階次跟蹤方法中存在的問題及解決方案56-57
• 5.1.3 改進(jìn)階次跟蹤方法的仿真信號(hào)分析57-59
• 5.2 基于MCA的變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障診斷方法59-60
• 5.3 基于MCA的變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障仿真信號(hào)分析60-64
• 5.4 基于MCA的變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障實(shí)測(cè)信號(hào)分析64-67
• 5.5 本章小結(jié)67-68
• 第六章 結(jié)論與展望68-70
• 6.1 論文主要研究工作及結(jié)論68-69
• 6.2 論文研究工作展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-75
• 致謝75-76
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文76

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  本文關(guān)鍵詞：基于形態(tài)分量分析的齒輪箱故障診斷研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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