本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)轉(zhuǎn)頻跟蹤濾波的旋轉(zhuǎn)機械階次分析研究

  更多相關(guān)文章： 旋轉(zhuǎn)機械 Vold-Kalman跟蹤濾波 階次分量提取 Bode圖

【摘要】：旋轉(zhuǎn)機械在制造、航空、石化、冶金、電力等行業(yè)中應(yīng)用廣泛，為保證其長期、穩(wěn)定運行，避免偶發(fā)或突發(fā)故障導(dǎo)致巨額損失和災(zāi)難性事故，對其運行狀態(tài)進行振動分析是常用也是最有效的手段。對平穩(wěn)振動信號的分析中常規(guī)方法日趨完善，但對升降速過程中典型非平穩(wěn)信號尚缺乏完善的分析能力，難以適應(yīng)旋轉(zhuǎn)機械高速化、精密化、自動化的發(fā)展需求。階次分析通過時-角域變換，將非平穩(wěn)信號轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)信號，較好解決了這一問題。 本文系統(tǒng)研究了計算階次跟蹤方法，對轉(zhuǎn)速脈沖到達時刻計算進行修正，在使用一階數(shù)值微分計算初始轉(zhuǎn)速的基礎(chǔ)上利用最小二乘五點三次平滑法進行對轉(zhuǎn)速進行平滑處理，實現(xiàn)的方法計算量較小，有效提高轉(zhuǎn)速精度，以滿足后續(xù)分析的需求，同時對角域采樣中的信號預(yù)處理和階次譜分析進行了研究。 對常用的階次分量提取方法進行對比，研究并改進基于角位移的Vold-Kalman自適應(yīng)濾波方法。構(gòu)造了以狀態(tài)方程和觀測方程為基礎(chǔ)的信號模型，對跟蹤濾波算法進行了改進，提高運算效率，在解耦鄰近、交叉階次的同時直接在時域中提取較復(fù)雜旋轉(zhuǎn)機械各階分量。提出結(jié)合EEMD與VKF，抑制各階分量間的干擾，提供了分離滾動軸承故障階次分量及對應(yīng)調(diào)制分量的能力。 提出了基于轉(zhuǎn)頻跟蹤帶通濾波的旋轉(zhuǎn)機械Bode圖實現(xiàn)方法。對原始振動信號進行轉(zhuǎn)頻跟蹤帶通濾波，，濾波后得到具有精確相位信息的一階振動信號。通過其獲取轉(zhuǎn)子振動的精確幅值和相位，實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機械Bode圖。 在理論研究的基礎(chǔ)上，基于VC6.0開發(fā)平臺設(shè)計了一套面向旋轉(zhuǎn)機械的數(shù)據(jù)采集和階次分析系統(tǒng)。經(jīng)需求分析和總體設(shè)計，進行數(shù)據(jù)采集硬件選型，在數(shù)據(jù)采集軟件中能以多種采樣模式、精確拾取旋轉(zhuǎn)機械運行過程中的振動、轉(zhuǎn)速信號。在階次分析模塊實現(xiàn)了轉(zhuǎn)速曲線計算、角域重采樣、階次譜、三維譜陣、基于Gabor變換和Vold-Kalman跟蹤濾波的階次分量提取、伯德圖等常用分析功能，并經(jīng)試驗驗證系統(tǒng)的有效性與正確性。
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TH165.3;TP274

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本文編號：1148047