本文關鍵詞：齒輪箱工作模態(tài)盲辨識及其故障診斷

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【摘要】：基于振動信號處理的齒輪箱故障診斷，忽略了齒輪箱系統的固有特性，在實際應用中對非勻速工況的故障識別略顯不足。模態(tài)參數指系統的固有頻率、模態(tài)振型以及阻尼比，它反映機械系統的動態(tài)特性，機械系統在故障工況下其動態(tài)特性必然發(fā)生變化，因此通過模態(tài)分析繼續(xù)機械系統的故障診斷具有重要的理論意義和工程實用價值。 獨立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）是信號分析的一種工具，它是在信源和傳輸條件均未知的條件下，僅根據源信號的統計特性，從觀測信號中將各獨立分量從混合信號中分離出來。工作模態(tài)分析不需要系統的激勵信號，實際上是系統模態(tài)參數的一種盲辨識方法，它與獨立分量分析對源信號的盲分解思路一致，研究基于ICA的工作模態(tài)參數盲辨識方法，將拓展ICA技術的應用領域。 本文在對理論研究的基礎上，以齒輪箱體為模型，基于齒輪箱在線工作時的振動信號，，進行了基于ICA的齒輪箱工作模態(tài)參數盲辨識技術研究，并將其辨識結果應用到齒輪箱故障診斷中，有效識別了故障。文中為驗證基于ICA的工作模態(tài)盲辨識算法的有效性，在Adams中進行了基于虛擬樣機的仿真，并用ICA方法對仿真數據進行了分析，與理論結果進行了對比。通過與test.Lab軟件polyMax模塊的計算結果進行對比，驗證了ICA識別工作模態(tài)參數的正確性。
【關鍵詞】：ICA 工作模態(tài)分析 盲辨識 齒輪箱
【學位授予單位】：中北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH165.3;TH132.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-18
• 1.1 選題背景與意義9-10
• 1.2 獨立分量分析國內外研究現狀10-11
• 1.3 工作模態(tài)分析國內外研究現狀11-12
• 1.4 模態(tài)參數識別方法12-16
• 1.5 基于 ICA 的工作模態(tài)盲辨識16-17
• 1.6 文章的結構與主要內容17-18
• 2 獨立分量分析的基本原理18-27
• 2.1 獨立分量分析的數學模型18-19
• 2.2 獨立分量分析的優(yōu)化判據19-24
• 2.3 基于負熵的 FASTICA 算法24-25
• 2.4 分離效果評價25-26
• 2.5 本章小結26-27
• 3 齒輪箱故障分析及實驗27-37
• 3.1 齒輪箱的主要故障形式27-30
• 3.2 齒輪箱故障分析30-34
• 3.3 實驗平臺與故障的設置34-36
• 3.4 本章小結36-37
• 4 基于 ICA 的模態(tài)參數辨識方法37-49
• 4.1 工作模態(tài)分析原理37-40
• 4.2 基于 ICA 的機械系統模態(tài)獨立性分析及參數識別方法40-42
• 4.3 基于 Adams 的仿真驗證42-48
• 4.4 本章小結48-49
• 5 齒輪箱模態(tài)參數識別及故障診斷49-64
• 5.1 基于 PolyMAX 的模態(tài)參數識別原理49-51
• 5.2 基于 PolyMAX 的齒輪箱模態(tài)參數識別51-56
• 5.3 基于 ICA 的齒輪箱模態(tài)參數盲辨識及故障診斷56-63
• 5.4 本章小結63-64
• 6 總結與展望64-66
• 6.1 總結64-65
• 6.2 展望65-66
• 參考文獻66-71
• 致謝71-72
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文及參加的科研項目72-73

【參考文獻】

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本文編號：877352