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　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：機械設(shè)備一旦發(fā)生故障將導(dǎo)致整個生產(chǎn)過程無法正常工作，往往造成重大經(jīng)濟損失，甚至危及人身安全。機械振動必然伴隨有聲音，聲音信號與振動信號具有良好的相關(guān)性，，假如機械設(shè)備發(fā)生故障，所采集到的振動和聲音信號的能量分布必然發(fā)生變化，對振動或聲音信號進(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)具有信號采集容易、非接觸式測量、不影響設(shè)備正常工作、并可在不易測量振動信號的場合得到廣泛應(yīng)用等優(yōu)點，但同時聲音信號是信噪比非常低的非平穩(wěn)信號，難以提取特征信息等缺點。因此，本文提出基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）的聲學(xué)故障診斷方法。本文的主要研究內(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機理和其常見的故障類型、原因及其主要特征。 （2）從理論上分析研究了聲音信號和振動信號的關(guān)系。當(dāng)聲傳感器布置在某個特定位置時，所采集的聲音信號和振動信號成正比關(guān)系。根據(jù)這一特點，布置了多個測點進(jìn)行對比分析，最后選出了最佳測點位置，這為聲音信號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，并采用EMD方法對多分量信號的分離進(jìn)行了仿真分析。分析結(jié)果驗證了EMD對多分量信號的分離效果非常好。 （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方法從聲音信號中提取出了齒輪的故障特征信號，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方法從聲音信號中提取出了軸承內(nèi)圈和外圈的故障特征信號，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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TH132.41;TH165.3

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