基于EEMD的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究
本文關(guān)鍵詞：基于EEMD的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】：旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備是工業(yè)生產(chǎn)中的關(guān)鍵設(shè)備，它的運行狀態(tài)關(guān)系著企業(yè)的安全生產(chǎn)和經(jīng)濟效益，因此，對其進行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷有重要的意義。旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備發(fā)生故障時，會產(chǎn)生異常振動。它的振動信號中含有豐富的機器信息，因而對其振動信號進行分析，進而判斷故障類型是一種行之有效的方法。旋轉(zhuǎn)機械故障振動信號大多數(shù)都是非線性、非平穩(wěn)的，傳統(tǒng)的信號分析方法已經(jīng)不能滿足故障振動信號處理的要求，因此，有必要選擇恰當?shù)倪m合非線性、非平穩(wěn)信號分析的信號處理方法。 時頻分析方法能夠同時提供振動信號時域和頻域的信息，因而被廣泛應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中。本文介紹了常用的時頻分析方法，如短時傅里葉變換、Wigner-Ville分布、小波變換等。這幾種方法對于處理非線性、非平穩(wěn)的振動信號都存在一定的缺點和不足。Huang提出的自適應(yīng)時頻分析方法Hilbert-Huang變換對于處理非線性、非平穩(wěn)的信號處理效果較傳統(tǒng)的時頻分析方法更能凸顯信號的局部特征。但Hilbert-Huang變換中的經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸獯嬖谀B(tài)混疊的問題，Huang又提出了一種噪聲輔助分析的方法——總體平均經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸�，簡稱為EEMD。 本文主要研究基于EEMD的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法，首先對EEMD算法原理進行深入研究，并對其抗模態(tài)混疊性能進行分析。針對EEMD算法中參數(shù)設(shè)置問題，提出了加入白噪聲的能量標準差法。同時采用基于相關(guān)系數(shù)的方法來提取有效本征模式分量，有效去除了EEMD分解過程中產(chǎn)生的虛假模式分量。 本文還研究了旋轉(zhuǎn)機械兩個重要元件滾動軸承和齒輪的故障振動機理及故障信號特征。根據(jù)滾動軸承、齒輪的故障模型，模擬仿真驗證了算法的有效性。并對實際的滾動軸承和齒輪振動信號應(yīng)用改進EEMD算法進行處理，同時應(yīng)用基于改進EEMD算法的包絡(luò)譜分析方法及計算本征模式分量奇異值熵的方法進行故障診斷仿真。并基于MATLAB設(shè)計時頻譜圖分析方法以及改進EEMD算法診斷系統(tǒng)界面，，可以對結(jié)果更直觀的進行觀察、分析。
【關(guān)鍵詞】：旋轉(zhuǎn)機械 總體平均經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?/strong> 模態(tài)混疊 特征提取 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TH165.3;TN911.7
【目錄】：
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第1章 緒論10-14
- 1.1 課題研究的目的和意義10
- 1.2 國內(nèi)外旋轉(zhuǎn)機械故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀10-11
- 1.3 旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取方法的研究現(xiàn)狀11-13
- 1.4 本文研究的主要內(nèi)容13-14
- 第2章 特征提取的時頻分析方法研究及比較14-27
- 2.1 短時傅里葉變換14
- 2.2 Wigner-Ville 分布14-15
- 2.3 小波變換15-17
- 2.4 Hilbert-Huang 變換17-21
- 2.4.1 瞬時頻率和本征模式函數(shù)17-19
- 2.4.2 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?EMD)19-20
- 2.4.3 Hilbert 譜及 Hilbert 邊際譜20-21
- 2.5 幾種時頻分析方法性能比較21-26
- 2.6 本章小結(jié)26-27
- 第3章 EEMD 算法研究及改進27-41
- 3.1 EEMD 算法基本原理27-29
- 3.2 抗模態(tài)混疊性能分析29-31
- 3.3 EEMD 算法改進31-33
- 3.3.1 EEMD 算法參數(shù)設(shè)置分析31-32
- 3.3.2 有效本征模式函數(shù)提取32-33
- 3.3.3 改進算法軟件仿真流程圖33
- 3.4 旋轉(zhuǎn)機械故障模型仿真分析33-40
- 3.4.1 滾動軸承故障模型34-35
- 3.4.2 仿真信號實驗分析35-37
- 3.4.3 齒輪故障模型37-38
- 3.4.4 仿真信號實驗分析38-40
- 3.5 本章小結(jié)40-41
- 第4章 基于改進 EEMD 算法在故障診斷中應(yīng)用41-51
- 4.1 滾動軸承的故障特征提取41-44
- 4.1.1 滾動軸承振動機理41-42
- 4.1.2 滾動軸承故障信號特征分析42-44
- 4.2 風(fēng)機齒輪箱齒輪的故障特征提取44-46
- 4.2.1 齒輪振動機理44
- 4.2.2 齒輪故障信號特征分析44-46
- 4.3 基于有效 IMF 的 Hilbert 變換包絡(luò)譜故障診斷方法46-48
- 4.4 基于奇異值熵故障診斷方法48-50
- 4.4.1 奇異值分解48-49
- 4.4.2 信息熵49
- 4.4.3 基于有效 IMF 的奇異值熵故障診斷方法49-50
- 4.5 本章小結(jié)50-51
- 第5章 實驗研究結(jié)果與分析51-65
- 5.1 實驗數(shù)據(jù)51-54
- 5.2 基于有效 IMF 的 Hilbert 包絡(luò)譜故障診斷方法結(jié)果分析54-59
- 5.3 奇異值熵故障診斷方法結(jié)果分析59-63
- 5.4 基于 Matlab 的故障診斷界面設(shè)計63-64
- 5.5 本章小結(jié)64-65
- 結(jié)論65-66
- 參考文獻66-70
- 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文70-71
- 致謝71
【參考文獻】
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本文關(guān)鍵詞：基于EEMD的旋轉(zhuǎn)機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：280772
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