【摘要】：隨著直升機(jī)在軍民中的作用日益增加,其可靠性和安全性問(wèn)題越來(lái)越受到重視。傳動(dòng)系統(tǒng)作為直升機(jī)核心動(dòng)力傳輸部件,一旦出現(xiàn)異常將導(dǎo)致嚴(yán)重后果的發(fā)生。因此,開(kāi)展直升機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)故障診斷方法的研究對(duì)保障直升機(jī)飛行安全具有重要意義。直升機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中存在背景噪聲強(qiáng)、復(fù)合故障多發(fā)、故障機(jī)理不明確等問(wèn)題,其故障的準(zhǔn)確診斷是個(gè)難點(diǎn)。因此,本文以傳動(dòng)系統(tǒng)中旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件為研究對(duì)象,在對(duì)所采集的一維振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行升維的基礎(chǔ)上,開(kāi)展了基于升維處理的直升機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)故障診斷方法研究,旨在促進(jìn)我國(guó)直升機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。主要研究工作如下:(1)給出了基于轉(zhuǎn)速同步信號(hào)的升維方法并研究了基于引導(dǎo)濾波的二維振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理方法。首先,為適應(yīng)傳動(dòng)系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械轉(zhuǎn)速變化的情況,以同軸編碼器輸出的轉(zhuǎn)速同步信號(hào)為時(shí)標(biāo),采用信號(hào)分段重排的方法將一維振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行升維變換為二維振動(dòng)信號(hào)。其次,將二維信號(hào)梯度信息引入引導(dǎo)濾波算法,實(shí)現(xiàn)了二維振動(dòng)信號(hào)去噪預(yù)處理,并采用仿真信號(hào)及滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,本文方法相較于其他方法可取得較好的預(yù)處理效果。(2)研究了基于升維處理的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法。首先,根據(jù)LBP及GLCM能較好地描述二維信號(hào)紋理特征的特點(diǎn),研究了基于二維振動(dòng)信號(hào)的LBP和GLCM特征提取方法。其次,給出了基于SVM算法的故障診斷模型構(gòu)建及故障分類流程,并采用不同載荷與不同刻傷情況下的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了故障診斷實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,本文基于LBP和GLCM特征組合的方法能獲得較好的診斷效果。(3)設(shè)計(jì)并研制了振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)裝置,并在完成檢測(cè)裝置硬、軟件調(diào)試的基礎(chǔ)上,基于行星齒輪振動(dòng)臺(tái)進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)采集,同時(shí)采用本文的信號(hào)升維、預(yù)處理、特征提取及故障診斷等方法進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,本文方法對(duì)行星齒輪振動(dòng)數(shù)據(jù)可取得良好的濾波及故障診斷效果,進(jìn)一步驗(yàn)證了本文方法的可行性。
【圖文】：

學(xué)位論文 第 2 章 振動(dòng)信號(hào)升維處理及預(yù)處理方法研究14圖2-4 仿真信號(hào)二維振動(dòng)圖雖然式(2-9)中邊緣感知加權(quán)因子 k的引入，使得改進(jìn)梯度引導(dǎo)濾波方法具有邊緣自適應(yīng)濾波的功能，但是用改進(jìn)梯度引導(dǎo)濾波方法對(duì)仿真信號(hào)二維振動(dòng)圖做濾波處理前仍然須確認(rèn)增強(qiáng)參數(shù) ，以得到較好的預(yù)處理效果。為了評(píng)價(jià)預(yù)處理效果，采用SNR（改進(jìn)的信噪比指數(shù)）、RMSE（均方根誤差）、R（平滑度）及幅值四種評(píng)價(jià)指標(biāo)。SNR、RMSE、R 由如下公式定義[57]：2121( )10log[ ]( ( ) ( ))ninix iSNRx i x i (2-21)211( ( ) ( ))niRMSE x i x in (2-22)121121[ ( 1) ( )][ ( 1) ( )]ninix i x iRx i x i (2-23)n 為信號(hào)的長(zhǎng)度， x 為原始信號(hào)， x 為去噪后的信號(hào)。此處去噪后的信號(hào)為經(jīng)過(guò)改進(jìn)梯度引導(dǎo)濾波方法去噪后，并由去噪后二維圖還原成一維時(shí)序的信號(hào)。信噪比SNR越大

圖 2-6 至圖 2-9 為運(yùn)用改進(jìn)梯度引導(dǎo)濾波方法對(duì)仿真信號(hào)做預(yù)處理結(jié)果。由圖 2-6 可知，當(dāng)信噪比為0.5dB時(shí)，故障脈沖信號(hào)淹沒(méi)在噪聲中，，僅從時(shí)域波形來(lái)判斷故障脈沖特征信息是比較困難的。圖 2-7 顯示了當(dāng)信噪比為0.5dB時(shí)，對(duì)仿真信號(hào)做預(yù)處理后振動(dòng)故障脈沖特征明顯，驗(yàn)證對(duì)仿真信號(hào)做改進(jìn)梯度引導(dǎo)濾波預(yù)處理具有一定降噪效果。圖 2-8 及圖 2-9 表明降低噪聲強(qiáng)度去噪效果更好。
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：V275.1;V267

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本文編號(hào)：2608375