【摘要】：齒輪箱作為機(jī)械設(shè)備中的一個(gè)重要組成部分,對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷有著重要的意義。由于齒輪箱結(jié)構(gòu)復(fù)雜,工作環(huán)境比較惡劣,當(dāng)發(fā)生故障時(shí),其振動(dòng)信號(hào)通常表現(xiàn)出非平穩(wěn)特性,并且故障特征信息往往湮沒(méi)在強(qiáng)大的背景噪聲中,因此,在對(duì)其進(jìn)行故障分析前需要進(jìn)行降噪處理。 粒子濾波是一種基于蒙特卡羅模擬和遞推貝葉斯估計(jì)的濾波方法,它通過(guò)模擬方程由量測(cè)空間遞推到狀態(tài)空間,采用粒子描述狀態(tài)空間,用由粒子及其權(quán)重組成的離散隨機(jī)測(cè)度近似真實(shí)的狀態(tài)后驗(yàn)分布,并且根據(jù)算法遞推更新離散隨機(jī)測(cè)度。它可以處理模型方程為非線(xiàn)性、噪聲分布為非高斯分布的問(wèn)題。本文在深入研究粒子濾波理論的基礎(chǔ)上,利用粒子濾波技術(shù)對(duì)齒輪箱振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行降噪處理。建立了齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的ARMA模型,進(jìn)而轉(zhuǎn)化成對(duì)應(yīng)的狀態(tài)空間模型,把降噪問(wèn)題轉(zhuǎn)化成在狀態(tài)空間模型下的濾波問(wèn)題。 在上述理論分析的基礎(chǔ)上,本文以齒輪箱為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,通過(guò)在選好的測(cè)點(diǎn)上安裝加速度傳感器來(lái)采集齒輪箱振動(dòng)信號(hào),然后對(duì)采集到的信號(hào)運(yùn)用粒子濾波技術(shù)進(jìn)行降噪,并通過(guò)仿真和實(shí)測(cè)信號(hào)對(duì)其進(jìn)行了驗(yàn)證,最后,針對(duì)非線(xiàn)性系統(tǒng)的故障檢測(cè)問(wèn)題,提出了一種基于粒子濾波狀態(tài)估計(jì)的非線(xiàn)性系統(tǒng)故障檢測(cè)算法,并將該算法應(yīng)用到齒輪箱上,取得了一定的成果。
[Abstract]:As an important part of mechanical equipment, gearbox is of great significance for condition monitoring and fault diagnosis. Because the structure of gearbox is complex and the working environment is very bad, the vibration signal of gearbox usually shows non-stationary characteristic when it breaks down, and the fault characteristic information is often buried in the strong background noise. Noise reduction is needed before fault analysis. Particle filter is a filtering method based on Monte Carlo simulation and recursive Bayesian estimation. The discrete random measures composed of particles and their weights are used to approximate the real state posteriori distribution, and the discrete random measures are updated recursively according to the algorithm. It can deal with the problem that the model equation is nonlinear and the noise distribution is non-Gao Si distribution. Based on the research of particle filter theory, the noise reduction of gear box vibration acceleration signal is carried out by using particle filter technology in this paper. The ARMA model of the gear box vibration signal is established, and the corresponding state space model is transformed into the corresponding state space model. The problem of noise reduction is transformed into the filtering problem under the state space model. On the basis of the above theoretical analysis, this paper takes the gearbox as the experimental object, collects the vibration signal of the gearbox by installing the acceleration sensor on the selected measuring point, and then uses the particle filter technology to reduce the noise of the collected signal. Finally, a fault detection algorithm for nonlinear system based on particle filter state estimation is proposed, and the algorithm is applied to the gearbox. Some achievements have been made.
【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】：2011
【分類(lèi)號(hào)】：TH165.3

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本文編號(hào)：2262111