本文關(guān)鍵詞：基于形態(tài)分量分析的齒輪箱多故障診斷方法研究

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【摘要】：齒輪箱是機械設(shè)備中重要的動力傳輸部件,其運行狀態(tài)在很大程度上影響著整個機械系統(tǒng)的運行狀況,因此,對齒輪箱進行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷具有重要的實用價值和現(xiàn)實意義。在現(xiàn)有的齒輪箱故障診斷技術(shù)中,基于振動信號的方法工程實用性更高,應(yīng)用范圍更廣。采用各種信號處理技術(shù)從齒輪箱振動信號中提取故障特征是齒輪箱故障診斷的關(guān)鍵。在工程實際中,機械設(shè)備故障通常不是單獨出現(xiàn)的,某些故障常常會誘發(fā)其他故障的發(fā)生,往往表現(xiàn)為多故障。不同部位、不同形式、以及不同程度的多故障對機械設(shè)備產(chǎn)生不同的影響,同時由于各故障特征彼此影響,相互干擾,給機械設(shè)備故障的全面診斷帶來了新的挑戰(zhàn),因此機械設(shè)備的多故障檢測是當前故障診斷的難點。在國家自然科學(xué)基金項目“信號共振稀疏分解方法及其在機械故障診斷中的應(yīng)用研究”(項目號:51275161)和湖南大學(xué)汽車車身先進設(shè)計制造國家重點實驗室自主研究課題“汽車關(guān)鍵零部件的早期故障診斷與剩余壽命預(yù)測技術(shù)研究”(項目號:71375004)資助下,論文以齒輪箱為研究對象,以齒輪箱的多故障檢測為研究目標,基于現(xiàn)代信號處理技術(shù)重點對齒輪箱的多故障振動信號進行分析,以實現(xiàn)振動信號中的多故障特征分離。論文的主要研究工作和創(chuàng)新性結(jié)果有:(1)對齒輪箱的主要失效部件—齒輪和滾動軸承的振動機理、故障產(chǎn)生的形式以及原因進行了分析;給出了齒輪與滾動軸承的故障振動信號特征模型;分析了振動信號由不同故障所導(dǎo)致的形態(tài)差異。研究結(jié)果表明,當齒輪出現(xiàn)局部故障時,其振動信號中會產(chǎn)生調(diào)幅調(diào)頻成分,在時域中表現(xiàn)為諧波分量;而當滾動軸承出現(xiàn)局部故障時,其振動信號中會產(chǎn)生周期性的衰減沖擊成分,在時域中表現(xiàn)為沖擊分量。(2)用形態(tài)分量分析方法對包含齒輪與軸承故障的振動信號進行分離時,其分離效果與稀疏字典的選擇密切相關(guān)。同時在強噪聲背景下,形態(tài)分量分析容易受噪聲干擾,導(dǎo)致分離效果不佳。針對上述問題,提出了基于改進的形態(tài)分量分析的齒輪箱多故障診斷方法。該方法首先基于最小信息熵原則優(yōu)選與信號各分量最為匹配的稀疏字典,然后采用基于模糊貼近度的半軟閾值法對稀疏字典表示的變換系數(shù)進行消噪,重構(gòu)系數(shù)后實現(xiàn)各分量的分離,最后分別對分離的諧振分量和沖擊分量進行希爾伯特解調(diào)分析,根據(jù)分量包絡(luò)譜實現(xiàn)對齒輪和軸承的故障診斷。仿真分析和應(yīng)用實例表明:該方法能有效降低噪聲影響,從振動信號中分離出齒輪與軸承的故障特征。(3)當軸承出現(xiàn)多故障時,故障信號中混合著多種相似形態(tài)的脈沖沖擊,由于形態(tài)分量分析無法分離出多個同類型的沖擊特征,容易導(dǎo)致故障漏判。針對這一問題,提出了基于波形匹配追蹤的軸承多故障檢測方法。該方法首先結(jié)合軸承故障特征建立新型沖擊字典函數(shù)模型,以沖擊位置參數(shù)為主要參數(shù),通過逐次改變特性參數(shù)的方法構(gòu)建冗余度小、匹配程度高的沖擊原子字典庫;再利用波形匹配追蹤算法,求得各個字典與故障特征的相似度系數(shù);利用自適應(yīng)閾值算法挑選出大于給定閾值的相似度系數(shù)分布;最后對滿足要求的相似度系數(shù)分布進行希爾伯特分析,依據(jù)得到的包絡(luò)譜圖對軸承多故障進行診斷。仿真和試驗信號分析結(jié)果表明:該方法能有效分離軸承上的多故障特征,實現(xiàn)軸承多故障診斷。機械設(shè)備的多故障診斷是目前機械故障診斷領(lǐng)域的一大難點。本文以齒輪箱為研究對象,將改進的形態(tài)分量分析與波形匹配追蹤算法用于齒輪箱的多故障振動信號分析。算法仿真和應(yīng)用實例表明,上述方法能有效分離齒輪箱中的多故障特征,避免漏診的出現(xiàn),因此具有較好的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：形態(tài)分量分析 信息熵 模糊貼近度 波形匹配追蹤 齒輪箱 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(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5-7
• Abstract7-16
• 第1章 緒論16-25
• 1.1 課題的研究背景與意義16
• 1.2 常用的齒輪箱故障診斷方法16-17
• 1.3 基于信號分解的故障診斷方法綜述17-20
• 1.3.1 小波變換17-18
• 1.3.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解18-19
• 1.3.3 盲源分離19
• 1.3.4 信號共振稀疏分解19-20
• 1.3.5 形態(tài)分量分析20
• 1.4 多故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀20-21
• 1.5 本文研究思路與主要研究內(nèi)容21-25
• 1.5.1 問題的提出21-22
• 1.5.2 本文的研究思路22-23
• 1.5.3 本文的主要內(nèi)容及章節(jié)安排23-25
• 第2章 齒輪箱的失效形式與故障特征分析25-34
• 2.1 齒輪箱故障類型25-26
• 2.2 齒輪故障分析26-30
• 2.2.1 齒輪振動機理分析26-27
• 2.2.2 齒輪故障類型27-28
• 2.2.3 齒輪常見故障振動信號的頻域特征28-29
• 2.2.4 齒輪故障振動信號模型29-30
• 2.3 滾動軸承故障分析30-33
• 2.3.1 滾動軸承的基本結(jié)構(gòu)30
• 2.3.2 滾動軸承的振動機理30-31
• 2.3.3 滾動軸承的故障類型31-32
• 2.3.4 滾動軸承振動信號特征頻率32-33
• 2.3.5 滾動軸承故障振動信號模型33
• 2.4 本章小結(jié)33-34
• 第3章 基于形態(tài)分量分析的齒輪箱多故障診斷34-57
• 3.1 引言34-35
• 3.2 形態(tài)分量分析原理35-37
• 3.2.1 形態(tài)分量分析的算法步驟36-37
• 3.2.2 形態(tài)分量分析算法存在的不足37
• 3.3 基于小波能量譜熵(WEE)的稀疏字典優(yōu)化選擇37-40
• 3.3.1 稀疏字典的選擇37
• 3.3.2 信息熵的基本概念37-39
• 3.3.3 基于小波能量譜熵(WEE)的稀疏字典優(yōu)化選擇39-40
• 3.4 閾值函數(shù)的設(shè)計40-44
• 3.4.1 小波閾值去噪40-42
• 3.4.2 閾值的選取42-44
• 3.4.2.1 模糊性度量43
• 3.4.2.2 隸屬度函數(shù)的確定43-44
• 3.4.3 閾值函數(shù)的設(shè)計44
• 3.5 基于形態(tài)分量分析的齒輪箱多故障診斷流程44-45
• 3.6 算法仿真45-50
• 3.6.1 仿真信號分析45-48
• 3.6.2 抗噪性能分析48-50
• 3.7 齒輪箱多故障診斷實例50-56
• 3.7.1 齒輪斷齒與滾動軸承外圈故障51-54
• 3.7.2 齒輪裂紋與滾動軸承外圈故障54-56
• 3.8 本章小結(jié)56-57
• 第4章 基于波形匹配追蹤的滾動軸承多故障診斷方法57-76
• 4.1 引言57-58
• 4.2 匹配追蹤算法原理58-64
• 4.2.1 匹配追蹤算法58-59
• 4.2.2 匹配追蹤算法流程59-60
• 4.2.3 過完備原子字典庫60-64
• 4.3 基于波形匹配追蹤算法的滾動軸承多故障診斷64-67
• 4.3.1 波形原子字典庫的理論模型64-65
• 4.3.2 沖擊字典庫的構(gòu)造方法65-66
• 4.3.3 波形匹配追蹤算法的閾值設(shè)定66-67
• 4.4 基于波形匹配追蹤算法的軸承多故障故障診斷原理67-68
• 4.5 算法仿真68-72
• 4.5.1 仿真信號分析68-72
• 4.6 基于波形匹配追蹤算法的滾動軸承多故障診斷實例72-75
• 4.6.1 滾動軸承多故障檢測72-75
• 4.7 本章小結(jié)75-76
• 結(jié)論與展望76-78
• 參考文獻78-86
• 致謝86-87
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表和錄用的論文目錄87

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