滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械中最常用，也是最易損壞的零部件之一。旋轉(zhuǎn)機械的許多故障都與滾動軸承有關(guān)，它的運行狀態(tài)是否正常往往直接影響到整臺機器的性能。因此研究滾動軸承的故障診斷技術(shù)具有很現(xiàn)實的意義。本論文將時頻分析新方法——希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang Transform，簡稱HHT）和自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Adaptive Network-based Fuzzy Inference System，簡稱ANFIS）相結(jié)合應(yīng)用于滾動軸承故障診斷中，實現(xiàn)了對滾動軸承的智能診斷。主要研究內(nèi)容包括：搭建實驗裝置、設(shè)計實驗方案；通過大量實驗獲取滾動軸承振動信號，對所得信號進行有效的分析處理，提取信號特征，從而識別出相應(yīng)的軸承狀態(tài)；將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯相結(jié)合作為分類器，對滾動軸承的工作狀態(tài)和故障類型進行分類。HHT方法包括經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，簡稱EMD）和Hilbert變換兩部分。其中EMD是關(guān)鍵，它將信號分解成有限個固有模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，簡稱IMF）之和。然后對每一個IMF進行Hilbert變換，合并... 

【文章來源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：93 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

孤lbert譜等高線

西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第22頁同的幅值和頻率按照式(2一25)合成，就可以得到式(2一27)所示仿真信號x(t)的Hilbert譜，如圖2一13所示，是EUbert譜H(山，t)的等高線圖，它表示了仿真信號x(t)的幅值隨時間和頻率的分布情況，因此是信號x(t)完整的時頻分布.。其中，頻率成分和幅值的微小波動是由于在EMD分解過程中產(chǎn)生的誤差造成的。圖2一14是仿真信號x(t)的FFT幅值譜，圖2一巧是仿真信號x(t)的壓lbert邊際譜，從圖中可以看出信號包含的頻率成分和相應(yīng)分量幅值的大小，有一些偏差是在EMD分解過程中產(chǎn)生的。比較圖2一14和圖2一巧可以看出

西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第22頁同的幅值和頻率按照式(2一25)合成，就可以得到式(2一27)所示仿真信號x(t)的Hilbert譜，如圖2一13所示，是EUbert譜H(山，t)的等高線圖，它表示了仿真信號x(t)的幅值隨時間和頻率的分布情況，因此是信號x(t)完整的時頻分布.。其中，頻率成分和幅值的微小波動是由于在EMD分解過程中產(chǎn)生的誤差造成的。圖2一14是仿真信號x(t)的FFT幅值譜，圖2一巧是仿真信號x(t)的壓lbert邊際譜，從圖中可以看出信號包含的頻率成分和相應(yīng)分量幅值的大小，有一些偏差是在EMD分解過程中產(chǎn)生的。比較圖2一14和圖2一巧可以看出

【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種基于改進Hilbert-Huang變換的非平穩(wěn)信號時頻分析法及其應(yīng)用[J]. 毛煒,金榮洪,耿軍平,李家強.  上海交通大學(xué)學(xué)報. 2006(05)
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[6]一種振動信號新變換法的研究[J]. 鐘佑明,秦樹人,湯寶平.  振動工程學(xué)報. 2002(02)
[7]機械故障診斷技術(shù)趨向分析[J]. 羅一新.  機床與液壓. 2002(02)
[8]旋轉(zhuǎn)機械故障診斷監(jiān)測專家系統(tǒng)中的時間序列模式識別技術(shù)研究[J]. 韓秋實,許寶杰,王紅軍,方鵬.  機械工程學(xué)報. 2002(03)
[9]模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多傳感器故障檢測與診斷中的應(yīng)用[J]. 沈毅,劉宜平,劉志言.  中國機械工程. 2001(10)
[10]非線性機械設(shè)備系統(tǒng)的分形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法[J]. 侯祥林,李永強,虞和濟,紀(jì)盛青.  振動工程學(xué)報. 2001(02)

博士論文
[1]基于Hilbert-Huang變換的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究[D]. 程軍圣.湖南大學(xué) 2005
[2]面向旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解時頻分析方法及實驗研究[D]. 胡勁松.浙江大學(xué) 2003

碩士論文
[1]基于小波分析的滾動軸承故障診斷方法研究[D]. 萬良虹.華北電力大學(xué)（北京） 2004



本文編號：2985618