本文關(guān)鍵詞：變工況齒輪故障診斷方法的研究

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【摘要】：齒輪作為機械設(shè)備中主要的傳動部件,工作環(huán)境復(fù)雜,也是齒輪箱中容易出現(xiàn)故障的零件。傳統(tǒng)的齒輪故障診斷方法常假設(shè)齒輪運行在穩(wěn)態(tài)工況下,實際上齒輪通常都在變工況的條件下工作。本文針對變工況齒輪的故障診斷方法展開研究。首先,在深入分析變工況齒輪時域信號特點的基礎(chǔ)上,設(shè)計了基于階次分析的變工況齒輪信號采集系統(tǒng),通過階次分析的方法將變工況齒輪時域非平穩(wěn)信號轉(zhuǎn)化為角域平穩(wěn)信號;其次,采用改進鏡像延拓的EMD分解的方法對變工況齒輪角域信號進行分解,采用相關(guān)系數(shù)法對分解的角域信號進行篩選,提高了信號信噪比;再次,采用Hilbert解調(diào)對階次譜進行解調(diào),根據(jù)解調(diào)后調(diào)制信息確定故障的位置,并為變工況齒輪故障的特征提取做了準備;最后,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪故障的識別系統(tǒng),選取不同階次段的能量值作為特征向量輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行識別,可以準確識別出不同的故障類型。實驗證明,本文提出的改進EMD方法和相關(guān)系數(shù)法對角域信號去噪效果良好;建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以有效識別齒輪故障類型。
【關(guān)鍵詞】：變工況齒輪 階次分析 角域信號 EMD分解 鏡像延拓 Hilbert解調(diào) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：河北科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH132.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題的研究背景及意義9
• 1.1.1 課題研究背景9
• 1.1.2 選題意義9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 信號處理技術(shù)10
• 1.2.2 預(yù)處理10-11
• 1.2.3 故障解調(diào)11
• 1.2.4 故障模式識別方法的應(yīng)用11-12
• 1.3 論文研究內(nèi)容12-15
• 第2章 基于階次分析的變工況齒輪信號采集15-25
• 2.1 引言15
• 2.2 變工況信號分析15-16
• 2.3 階次分析基本原理16-17
• 2.4 計算階次分析17-18
• 2.5 硬件系統(tǒng)部分18-20
• 2.5.1 編碼器的選型18
• 2.5.2 傳感器調(diào)理電路設(shè)計18-20
• 2.6 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)20-23
• 2.6.1 需求分析以及采集卡選用20-21
• 2.6.2 Labview程序21-23
• 2.7 實驗驗證23-24
• 2.8 本章小結(jié)24-25
• 第3章 變工況齒輪機理分析25-31
• 3.1 引言25
• 3.2 齒輪振動機理分析25-27
• 3.2.1 齒輪振動的參數(shù)25-26
• 3.2.2 齒輪振動的數(shù)學(xué)模型26-27
• 3.3 齒輪故障主要類型以及分析27
• 3.4 變工況齒輪故障特征27-30
• 3.4.1 變工況振動信號分析28-29
• 3.4.2 變工況故障特征分析29-30
• 3.4.3 齒輪角域信號分析30
• 3.5 本章小結(jié)30-31
• 第4章 變工況齒輪角域信號去噪方法研究31-45
• 4.1 引言31
• 4.2 角域信號噪聲分析31
• 4.3 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?/span>31-35
• 4.3.1 基本模式分量31-32
• 4.3.2 EMD算法的原理32-34
• 4.3.3 EMD方法端點效應(yīng)34-35
• 4.4 基于鏡像延拓的改進EMD方法35-37
• 4.4.1 鏡像延拓35-36
• 4.4.2 改進EMD方法36-37
• 4.5 EMD去噪方法37-38
• 4.6 改進的EMD去噪38-44
• 4.6.1 實驗仿真38-42
• 4.6.2 實驗驗證42-44
• 4.7 本章小結(jié)44-45
• 第5章 變工況齒輪角域信號Hilbert解調(diào)45-53
• 5.1 引言45
• 5.2 角域信號特征階次分析45-46
• 5.3 Hilbert解調(diào)46-48
• 5.3.1 Hilbert解調(diào)原理46-47
• 5.3.2 改進Hilbert解調(diào)47-48
• 5.4 實驗仿真48-49
• 5.5 實驗驗證49-51
• 5.6 本章小結(jié)51-53
• 第6章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變工況齒輪模式識別53-61
• 6.1 引言53
• 6.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與原理53-56
• 6.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)的組成以及節(jié)點數(shù)目確定53-54
• 6.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理54-55
• 6.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本步驟55-56
• 6.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變工況齒輪故障診斷中的應(yīng)用56-60
• 6.3.1 故障特征參量選擇56-59
• 6.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與實驗分析59-60
• 6.4 本章小結(jié)60-61
• 結(jié)論61-63
• 參考文獻63-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的論文69-71
• 致謝71

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本文編號：581218