【摘要】：電機是現代社會生產中應用最廣泛的一種驅動機械,它的運行狀態(tài)會直接影響整個生產系統(tǒng)的正常工作,而滾動軸承是電機中較為薄弱的環(huán)節(jié),其運行狀態(tài)是否正常直接影響到整臺機器的性能。因此滾動軸承故障檢測變的尤為重要。本文針對小波硬閾值函數的不連貫性和軟閾值函數的失真性的問題,將小波閾值函數做了進一步的改進。針對EMD(經驗模態(tài)分解,簡稱EMD)分解存在的模態(tài)混疊問題和端點效應問題,繼而采用CEEMD(互補集合經驗模態(tài)分解,簡稱CEEMD)和端點延拓相結合對滾動軸承故障進行分解,CEEMD分解和端點延拓相結合通過向信號中加入對稱的高斯白噪聲,從而有效的解決EMD分解方法中的模態(tài)混疊問題和端點效應,隨后將小波閾值去噪與EMD分解、CEEMD分解相結合,給出了改進小波閾值去噪和EMD分解、CEEMD分解相結合的包絡檢測法具體實現步驟。首先將信號進行EMD分解或CEEMD分解,將故障信號有效的分解到不同頻帶,再以峭度指標作為IMF(固有模態(tài)函數,簡稱IMF)分量選擇的依據,對于符合峭度指標的IMF分量進行重構,改進小波閾值去噪對重構信號進行去噪。為驗本文提出方法的優(yōu)越性,用Matlab進行實驗分析。分析結果證明:對于本文提出改進小波閾值去噪方法比傳統(tǒng)小波閾值函數具有更高的信噪比和更低的最小均方差值。對于本文提出的CEEMD分解與譜峭度相結合的診斷方法與EMD檢測法相比,在早期滾動軸承故障中,隨著滾動軸承故障程度加重,EMD分解則無法準確的反應滾動軸承故障特征頻率,而此時,CEEMD分解和譜峭度相結合的方法仍能較好的對軸承故障信號進行診斷。
【學位授予單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM307

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本文編號：2549284