本文關(guān)鍵詞：風(fēng)力機(jī)組齒輪箱傳動(dòng)系統(tǒng)多類故障診斷分類方法的研究

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【摘要】：為了找到針對(duì)齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)多類故障分類的有效方法,在不同測(cè)點(diǎn)對(duì)齒輪箱傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行故障實(shí)驗(yàn),獲取振動(dòng)信號(hào)。針對(duì)行星齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)的非線性和非平穩(wěn)性、故障特征信號(hào)難以提取等特點(diǎn),分別從混沌特征信息融合與能量相關(guān)系數(shù)兩個(gè)方面對(duì)風(fēng)力機(jī)組齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)的復(fù)雜微弱及耦合故障進(jìn)行了綜合分析與研究。首先對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD分解得到IMF分量,再對(duì)得到的IMF分量建立AR模型得到自回歸參數(shù)序列,進(jìn)而對(duì)得到的自回歸參數(shù)序列計(jì)算樣本熵、關(guān)聯(lián)維數(shù)、最大Lyapunov指數(shù)這3個(gè)混沌特征參數(shù),將其作為故障辨識(shí)特征量,利用支持向量機(jī)對(duì)6種不同狀態(tài)進(jìn)行分類。結(jié)果表明：這種方法能在很大程度上提高故障分類準(zhǔn)確率。分別獲取正常狀態(tài)及5種故障狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)的不同IMF分量下的能量特征向量,計(jì)算同IMF分量不同故障狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)的相關(guān)系數(shù)及不同IMF分量相同故障狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)的相關(guān)系數(shù)。通過對(duì)比分析進(jìn)而建立故障診斷模型,用12組待檢信號(hào)對(duì)5種不同故障狀態(tài)進(jìn)行診斷,得到的結(jié)果與實(shí)際故障狀態(tài)一致,驗(yàn)證了故障診斷模型的正確性。結(jié)果表明：利用多IMF分量信息的相關(guān)性可以有效地對(duì)不同狀態(tài)進(jìn)行診斷。
【關(guān)鍵詞】：行星齒輪傳動(dòng)系統(tǒng) 混沌特征參數(shù) 相關(guān)系數(shù) 信息融合 多測(cè)點(diǎn) 支持向量機(jī) EMD AR模型 IMF分量
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM315;TH132.41
【目錄】：

• 學(xué)位論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)3-4
• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 風(fēng)力機(jī)組齒輪箱傳動(dòng)系統(tǒng)故障診斷的研究現(xiàn)狀和存在問題10-12
• 1.2.1 齒輪箱傳動(dòng)系統(tǒng)故障診斷的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 存在的問題11-12
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容12-15
• 第二章 風(fēng)力機(jī)組齒輪箱傳動(dòng)系統(tǒng)的分析15-29
• 2.1 風(fēng)力機(jī)組齒輪箱傳動(dòng)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)15-17
• 2.2 風(fēng)力機(jī)組齒輪的常見故障17-18
• 2.3 齒輪故障的振動(dòng)機(jī)理及特征18-25
• 2.3.1 齒輪故障的振動(dòng)機(jī)理18-22
• 2.3.2 齒輪故障的振動(dòng)特征22-25
• 2.4 滾動(dòng)軸承故障的振動(dòng)機(jī)理及特征25-28
• 2.4.1 滾動(dòng)軸承故障的振動(dòng)機(jī)理25-27
• 2.4.2 滾動(dòng)軸承故障的振動(dòng)特征27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 風(fēng)力機(jī)組齒輪箱傳動(dòng)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)臺(tái)的振動(dòng)分析29-39
• 3.1 齒輪箱傳動(dòng)系統(tǒng)的振動(dòng)測(cè)試29-31
• 3.1.1 測(cè)試系統(tǒng)及測(cè)試對(duì)象29-30
• 3.1.2 測(cè)點(diǎn)的選擇及方向的布置30-31
• 3.2 故障零部件及故障狀態(tài)的選擇31-32
• 3.3 振動(dòng)特征頻率的計(jì)算32-34
• 3.4 振動(dòng)信號(hào)的預(yù)處理34-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第四章 應(yīng)用AR模型的多參數(shù)與多測(cè)點(diǎn)信息融合的故障分類39-53
• 4.1 EMD分解39-40
• 4.2 AR模型40-41
• 4.2.1 應(yīng)用EMD和AR模型的齒輪故障診斷方法40
• 4.2.2 AR(p)模型參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)準(zhǔn)則40-41
• 4.3 混沌的定義及特征41-42
• 4.4 混沌特征參數(shù)的計(jì)算42-44
• 4.4.1 最大Lyapunov指數(shù)的計(jì)算42
• 4.4.2 關(guān)聯(lián)維數(shù)的計(jì)算42-43
• 4.4.3 樣本熵的計(jì)算43-44
• 4.5 對(duì)齒輪箱傳動(dòng)系統(tǒng)的混沌狀態(tài)分析44-45
• 4.6 支持向量機(jī)的分類方法45
• 4.7 混沌特征參數(shù)的提取和融合分類模型的建立45-48
• 4.8 對(duì)6種不同狀態(tài)的預(yù)測(cè)分類48-50
• 4.8.1 單測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)Φ_i的單特征參數(shù)信息融合的故障分類48-49
• 4.8.2 多測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)Φ_i的單特征參數(shù)信息融合的故障分類49-50
• 4.8.3 單測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)Φ_i的多特征參數(shù)信息融合的故障分類50
• 4.8.4 多測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)Φ_i的多特征參數(shù)信息融合的故障分類50
• 4.9 本章小結(jié)50-53
• 第五章 基于相關(guān)系數(shù)的齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)的故障診斷53-65
• 5.1 特征能量及相關(guān)性的計(jì)算53-54
• 5.2 IMF分量的提取原則和不同狀態(tài)相關(guān)系數(shù)的說明54-60
• 5.2.1 IMF分量的提取原則54-60
• 5.2.2 不同狀態(tài)相關(guān)系數(shù)的說明60
• 5.3 建立故障診斷模型60-61
• 5.4 故障實(shí)例的分析61-63
• 5.5 本章小結(jié)63-65
• 第六章 結(jié)論及展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明71-73
• 致謝73

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