本文關(guān)鍵詞：基于EMD的齒輪變速箱聲學(xué)故障診斷　出處：《中北大學(xué)》2012年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：機(jī)械設(shè)備一旦發(fā)生故障將導(dǎo)致整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程無(wú)法正常工作，往往造成重大經(jīng)濟(jì)損失，甚至危及人身安全。機(jī)械振動(dòng)必然伴隨有聲音，聲音信號(hào)與振動(dòng)信號(hào)具有良好的相關(guān)性，，假如機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障，所采集到的振動(dòng)和聲音信號(hào)的能量分布必然發(fā)生變化，對(duì)振動(dòng)或聲音信號(hào)進(jìn)行分析，即可提取出故障特征信息。聲學(xué)故障診斷技術(shù)具有信號(hào)采集容易、非接觸式測(cè)量、不影響設(shè)備正常工作、并可在不易測(cè)量振動(dòng)信號(hào)的場(chǎng)合得到廣泛應(yīng)用等優(yōu)點(diǎn)，但同時(shí)聲音信號(hào)是信噪比非常低的非平穩(wěn)信號(hào)，難以提取特征信息等缺點(diǎn)。因此，本文提出基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）的聲學(xué)故障診斷方法。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下。 （1）研究了齒輪變速箱系統(tǒng)中齒輪和軸承的振動(dòng)機(jī)理和其常見(jiàn)的故障類(lèi)型、原因及其主要特征。 （2）從理論上分析研究了聲音信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的關(guān)系。當(dāng)聲傳感器布置在某個(gè)特定位置時(shí)，所采集的聲音信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)成正比關(guān)系。根據(jù)這一特點(diǎn)，布置了多個(gè)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比分析，最后選出了最佳測(cè)點(diǎn)位置，這為聲音信號(hào)的處理和齒輪變速箱故障的特征提取奠定了基礎(chǔ)。 （3）研究了EMD方法及其特點(diǎn)，并采用EMD方法對(duì)多分量信號(hào)的分離進(jìn)行了仿真分析。分析結(jié)果驗(yàn)證了EMD對(duì)多分量信號(hào)的分離效果非常好。 （4）研究了EMD頻率族分離法及其在齒輪故障特征提取中的應(yīng)用。用EMD方法從聲音信號(hào)中提取出了齒輪的故障特征信號(hào)，取得了較好的診斷效果。 （5）研究了局部Hilbert邊際譜及其在滾動(dòng)軸承故障特征提取中的應(yīng)用。用小波和EMD方法從聲音信號(hào)中提取出了軸承內(nèi)圈和外圈的故障特征信號(hào)，取得了較好的診斷效果。
[Abstract]:The failure of mechanical equipment will lead to the failure of the whole process of production. It often causes major economic losses and even endangers personal safety. Mechanical vibration must be accompanied by sound, sound signals and vibration signals have a good correlation, if the mechanical equipment failure, the energy distribution of the collected vibration and sound signals will change to vibration or sound signal analysis to extract fault feature information. Acoustic fault diagnosis technology with signal acquisition and non-contact measurement, does not affect the normal operation of the equipment, and can be widely used in the advantages of easy measurement of vibration signal, but at the same time the sound signal is very low SNR and non-stationary signal, it is difficult to extract the feature information etc.. Therefore, an acoustic fault diagnosis method based on empirical mode decomposition (EMD) is proposed in this paper. The main contents of this paper are as follows.
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類(lèi)號(hào)】：TH132.41;TH165.3

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本文編號(hào)：1346623