本文關(guān)鍵詞：形態(tài)學(xué)濾波新方法及其在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的進步以及世界經(jīng)濟競爭的加劇，現(xiàn)代工業(yè)對機械設(shè)備穩(wěn)定高效的生產(chǎn)效率、安全持續(xù)的生產(chǎn)能力提出了更高的要求。液壓泵是液壓系統(tǒng)的核心，滾動軸承是在機械設(shè)備中大量使用的易損件，其工作狀態(tài)對整臺設(shè)備具有重大影響。因而對液壓泵及關(guān)鍵位置處滾動軸承的狀態(tài)進行監(jiān)測和診斷是十分必要的。軸向柱塞泵及滾動軸承故障信號十分復(fù)雜，表現(xiàn)出典型的非線性、非高斯、非平穩(wěn)性。而數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)作為一種非線性信號處理方法，處理這類信號時具有獨特的優(yōu)勢。 首先，對形態(tài)學(xué)濾波的影響因素進行了探討，在此基礎(chǔ)上，對單尺度形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素尺度選擇的問題，采用了一種復(fù)合評價指標(biāo)進行尋優(yōu)計算。對仿真信號及液壓泵振動信號的分析表明，該方法可以清晰地提取出信號中的沖擊特征成分。 其次，針對單尺度形態(tài)學(xué)中結(jié)構(gòu)元素尺度選取要求過高的問題，嘗試采用多尺度方法對信號進行濾波處理�，F(xiàn)有自適應(yīng)多尺度形態(tài)分析方法在高采樣頻率及強噪聲干擾下，不能得到理想的信號分析結(jié)果，因此，提出了一種基于限定閾值自適應(yīng)多尺度形態(tài)分析方法。通過對仿真信號及液壓泵信號的濾波分析，結(jié)果表明該方法能有效克服原自適應(yīng)多尺度形態(tài)分析方法的不足，得到較為理想的濾波結(jié)果。 最后，，對原自適應(yīng)多尺度形態(tài)分析方法存在的問題，從另一種角度進行嘗試解決，提出了一種迭代自適應(yīng)多尺度形態(tài)分析方法。采用仿真信號及美國Case WesternReserve University軸承試驗臺的軸承故障信號進行分析，結(jié)果表明該方法同樣能清晰地提取出信號的故障特征，得到理想的信號分析結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 特征提取 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 液壓泵 滾動軸承
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 課題的研究背景11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析12-17
• 1.2.1 液壓系統(tǒng)及軸承故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀及分析12-14
• 1.2.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的研究現(xiàn)狀及分析14-17
• 1.3 本文研究的意義和主要內(nèi)容17-19
• 1.3.1 本文研究的意義17-18
• 1.3.2 本文研究主要內(nèi)容18-19
• 第2章 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的理論基礎(chǔ)19-36
• 2.1 二值形態(tài)學(xué)19-23
• 2.1.1 數(shù)字圖像的集合表示19-20
• 2.1.2 腐蝕運算20
• 2.1.3 膨脹運算20-21
• 2.1.4 開運算21-22
• 2.1.5 閉運算22
• 2.1.6 基本變換的主要性質(zhì)22-23
• 2.2 灰值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)23-26
• 2.2.1 灰值腐蝕運算24-25
• 2.2.2 灰值膨脹運算25
• 2.2.3 灰值開運算25
• 2.2.4 灰值閉運算25-26
• 2.2.5 基本變換的主要性質(zhì)26
• 2.3 一維離散信號的灰值形態(tài)學(xué)26-35
• 2.3.1 一維灰值形態(tài)學(xué)基本運算27-28
• 2.3.2 形態(tài)學(xué)運算對形態(tài)濾波的影響28-30
• 2.3.3 結(jié)構(gòu)元素對形態(tài)濾波的影響30-35
• 2.4 本章小結(jié)35-36
• 第3章 基于最優(yōu)結(jié)構(gòu)元素長度形態(tài)濾波的液壓泵振動信號分析36-61
• 3.1 仿真信號分析36-42
• 3.1.1 仿真信號設(shè)計36-38
• 3.1.2 仿真信號的形態(tài)濾波38-40
• 3.1.3 形態(tài)濾波的影響因素分析40-42
• 3.2 基于沖擊特征比值及二階原點矩的結(jié)構(gòu)元素長度選擇42-44
• 3.3 液壓泵振動信號分析44-60
• 3.3.1 液壓泵狀態(tài)信號采集44-47
• 3.3.2 液壓泵正常狀態(tài)振動信號分析47-51
• 3.3.3 液壓泵滑靴磨損故障振動信號分析51-55
• 3.3.4 液壓泵松靴故障振動信號分析55-60
• 3.4 本章小結(jié)60-61
• 第4章 基于限定閾值自適應(yīng)多尺度形態(tài)分析的液壓泵振動信號分析61-81
• 4.1 多尺度形態(tài)學(xué)與結(jié)構(gòu)元素自適應(yīng)算法61-63
• 4.1.1 信號形態(tài)學(xué)分析中的多尺度61-62
• 4.1.2 形態(tài)學(xué)分析中的自適應(yīng)算法62-63
• 4.2 限定閾值自適應(yīng)多尺度形態(tài)分析方法63-66
• 4.2.1 限定閾值自適應(yīng)多尺度形態(tài)分析方法的原理64-65
• 4.2.2 限定閾值自適應(yīng)多尺度形態(tài)分析的計算示例65-66
• 4.3 數(shù)值仿真實驗66-71
• 4.3.1 仿真實驗設(shè)計66-69
• 4.3.2 仿真信號的限定閾值自適應(yīng)差值濾波69-70
• 4.3.3 TCAMMA 與 AMMA 方法的比較70-71
• 4.4 液壓泵振動信號的 TCAMMA 特征提取71-80
• 4.4.1 液壓泵正常信號分析71-74
• 4.4.2 液壓泵滑靴磨損故障振動信號分析74-77
• 4.4.3 液壓泵松靴故障振動信號分析77-80
• 4.5 本章小結(jié)80-81
• 第5章 基于迭代自適應(yīng)多尺度形態(tài)分析的軸承故障診斷81-98
• 5.1 迭代自適應(yīng)多尺度形態(tài)分析方法81-84
• 5.2 數(shù)值仿真實驗84-86
• 5.2.1 仿真信號的 IAMMA 濾波84-85
• 5.2.2 IAMMA 與 AMMA 及 TCAMMA 方法的對比85-86
• 5.3 軸承振動信號的 IAMMA 特征提取86-97
• 5.3.1 滾動軸承的振動分析86-88
• 5.3.2 滾動軸承狀態(tài)信號采集88-89
• 5.3.3 滾動軸承內(nèi)圈損傷振動信號分析89-93
• 5.3.4 滾動軸承外圈損傷振動信號分析93-97
• 5.4 本章小結(jié)97-98
• 結(jié)論98-100
• 參考文獻100-104
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果104-105
• 致謝105-106
• 作者簡介106

【參考文獻】

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本文編號：310852