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小波變換在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2020-05-21 23:34
【摘要】: 由于現(xiàn)代動力設(shè)備日趨大型化、自動化、復(fù)雜化以及市場競爭的日趨激烈化,人們對它的故障診斷準確性和快速性提出了更高的要求。齒輪傳動是動力設(shè)備中最常見的傳動方式之一,對其傳動系統(tǒng)進行狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷具有重大的意義,不僅可縮短維修時間、降低維修成本,還可以提高診斷速度。 本文圍繞小波變換在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用進行了理論研究和試驗分析,將采用小波變換進行時頻分析的方法應(yīng)用于動力設(shè)備故障診斷做了系統(tǒng)的分析。以JZQ250齒輪箱為研究對象,根據(jù)實際狀況下齒輪箱的故障機理和振動特點,設(shè)計了齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷試驗方案、測取齒輪箱振動加速度信號,并用小波和小波包對其進行降噪預(yù)處理。在此基礎(chǔ)上,針對齒輪崩齒故障進行了振動信號的小波變換并提取故障特征信息,另外還對軸承外圈點蝕故障就進行了振動信號的功率譜分析。試驗表明,該方法可以有效地對齒輪箱故障進行分析和診斷。 研究結(jié)果表明,小波變換在時域和頻域同時具有良好的表征信號局部特征與特征提取的能力,可以有效地應(yīng)用于機械設(shè)備的故障診斷。
【圖文】:

第一類間斷點,高頻系數(shù),小波,低頻系數(shù)


應(yīng)用小波分析可以檢測出信號中突變點的位置、類型以及變化的幅度,下面分別對這兩類間斷點進行檢測。圖4.1中信號的不連續(xù)是由于低頻特征的正弦信號在后半部分突然有高頻特征的正弦信號加入,首先利用傅里葉變換對信號在頻域進行分析,發(fā)現(xiàn)無法檢測信號的間斷點,這是由于傅里葉變換不具有時間分辨力。接著利用小波分析進行分析,如圖4.3所示,使用db6小波將信號進行6層分解,以檢測第一種類型的間斷點,可以非常清楚地觀察到信號的不連續(xù)點,即高頻特征的正弦信號的加入點,這是因為間斷點包含了高頻信息。如果只需要識別檢測第一種類型的間斷點,可以非常清楚地觀察到信號的不連續(xù)點,即高頻特征的正弦信號的加入點,這是因為間斷點包含了高頻信息。如果只需要識別信號的不連續(xù)點,用dbl小波t匕db6小波效果要好。以上檢測實例表明小波分析在檢測信號的奇異點時具有傅里n一十變換無法比擬的優(yōu)越性

第一類間斷點,變點,中突,小波分析


這是因為間斷點包含了高頻信息。而如果只需要識別信號的不連續(xù)點,用dbl小波L匕db6小波效果要好。圖4.2中,原始信一號是由兩個獨立的滿足指數(shù)方程的信號在t=400處連接起來的。因此它看上去是光滑的,但它的一階微分有突變。采用db6小波對信號分解后,在信號的第一層高頻系數(shù)dl‘于,,可以明顯的看到t=100的間斷點。要注意的是,在信號奇異點的檢測中,37
【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】:2009
【分類號】:TH132.41

【相似文獻】

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本文編號:2675083

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