本文關(guān)鍵詞：基于HHT的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《內(nèi)蒙古科技大學(xué)》 2010年

設(shè)備振動信號的HHT分析與應(yīng)用研究

湯曉峰  

【摘要】：機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)對于保證設(shè)備的安全、可靠、高效運行具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。由于振動參數(shù)通過測試容易獲取,因此,基于振動信號處理和故障特征提取既是機(jī)械設(shè)備狀態(tài)判斷和故障診斷技術(shù)中最常用和實用的方法,也是最為有效的方法。 機(jī)械設(shè)備通常的狀態(tài)識別和故障診斷是分別針對振動信號的時域或頻域處理。但將時域和頻域結(jié)合的振動信號分析和處理是現(xiàn)代信號分析最新方法,在處理信號尤其是針對非平穩(wěn)、非線性信號有其獨到之處。 本文首先介紹了常用的機(jī)械故障診斷的時頻分析方法,研究了一種新的時頻分析方法-Hilbert-Huang變換(HHT),針對其自身算法產(chǎn)生的端點效應(yīng)和虛假分量等不足,提出了改進(jìn)的方法—端點延拓和改變采樣率的方法,以及HHT和相關(guān)分析結(jié)合的方法,來去掉虛假分量,達(dá)到降噪的目的。通過仿真信號和應(yīng)用實例分析,提高了信號的信噪比,驗證了該方法的有效性。 在驗證實例中,論文先以一臺現(xiàn)場軋機(jī)故障減速機(jī)齒輪箱為對象,并對采集的故障信號進(jìn)行EMD分解得到固有模態(tài)函數(shù)(IMF)分量,然后對所有的固有模態(tài)函數(shù)進(jìn)行Hilbert變換處理,得到的三維圖和邊際譜圖中較為清晰地表達(dá)了故障信息,說明了該方法在工程應(yīng)用上的適用性。論文然后應(yīng)用基于希爾伯特黃變換和相關(guān)分析相結(jié)合的方法,對實測汽車發(fā)動機(jī)振動信號進(jìn)行降噪處理。通過對經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解得出若干固有模態(tài)函數(shù)(IMF)進(jìn)行相關(guān)性預(yù)處理達(dá)到對信號降噪目的,然后對分離出的含噪模態(tài)分量進(jìn)行Hilbert變換,得出的譜圖可以有效地提取噪聲信號的頻率及幅值信息。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：TB533.1;TH165.3
【目錄】：

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9 吳昊;X射線管振動信號采集系統(tǒng)與分析方法研究[D];中國人民解放軍軍醫(yī)進(jìn)修學(xué)院;2011年

10 姜小熒;基于小波分析的滾動軸承故障診斷方法的研究及應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2005年

  本文關(guān)鍵詞：基于HHT的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：211003