本文關鍵詞：基于改進的迭代希爾伯特變換和支持向量機的行星減速器故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：行星減速器作為機械傳動系統(tǒng)的重要組成部分，應用廣泛。如果減速器出現(xiàn)故障，會對企業(yè)的生產(chǎn)安全和經(jīng)濟效益帶來嚴重負面影響。根據(jù)機械設備可靠運行的迫切需求，針對行星減速器的故障難題，尤其是振動信號傳輸路徑復雜，信號相互耦合，導致振動信號呈現(xiàn)大噪聲，非平穩(wěn)，多分量的特點，本文開展基于振動信號特征分量提取方法和故障模式識別的方法的研究，對于機械設備的可靠運行和企業(yè)的安全生產(chǎn)具有重大的科學意義和工程價值。 本文研究了行星減速器模型的振動機理，綜合考慮時變嚙合剛度、齒輪嚙合間隙、誤差激勵的影響，介紹了多間隙、變參數(shù)、彎扭耦合的行星減速器非線性動力學模型，用以表征行星減速器的動態(tài)特性。 本文通過分析建立了行星減速器正常狀態(tài)，分布式故障狀態(tài)和局部故障狀態(tài)下的振動信號模型。行星減速器相比于一般減速器，內(nèi)部零件較多，相對運動復雜。行星輪公轉會產(chǎn)生“通過效應”，導致固定在行星減速器外殼上的傳感器采集到的振動信號成分復雜，形成多分量的調(diào)幅-調(diào)頻信號。 針對多分量的調(diào)幅-調(diào)頻信號，本文提出了改進的迭代希爾伯特變換（IHT）方法，用于提取特征分量�，F(xiàn)有的迭代希爾伯特變換（IHT）存在端點效應和濾波器設計依靠先驗知識的局限性。本文分析了端點效應產(chǎn)生的原因，提出了對稱信號延拓方法來消除端點效應的影響。同時，提出了一種自適應的零相位濾波器取代原方法中的固定濾波器。將改進后的IHT方法和原方法進行仿真對比分析，證實了該方法的解調(diào)精度更高，，并有效地抑制了端點效應。 樣本熵可以有效的反映信號內(nèi)部結構的復雜程度，多分類支持向量機可以準確實現(xiàn)小樣本的分類問題。本文設計了行星減速器行星輪故障實驗，通過改進的IHT方法、原IHT方法和EMD方法提取信號的特征分量。對比發(fā)現(xiàn)改進的IHT方法分解效果最好。將信號分量的樣本熵和轉速信息構成特征向量，采用多類分類支持向量機診斷出行星減速器故障類型。實驗分析結果表明，基于改進的迭代希爾伯特變換和支持向量機的方法，可以有效地診斷行星減速器的多種故障類型。
【關鍵詞】：行星減速器 迭代希爾伯特變換（IHT） 支持向量機（SVM） 樣本熵 端點效應
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TH132.46;TH165.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 課題來源及研究意義8
• 1.2 行星減速器故障診斷的發(fā)展現(xiàn)狀8-9
• 1.3 基于多分量 AM-FM 信號解調(diào)方法的減速器故障診斷發(fā)展現(xiàn)狀9-11
• 1.4 行星減速器故障診斷的難點11-12
• 1.5 課題研究的主要內(nèi)容12-14
• 2 行星減速器的振動機理與振動信號模型14-28
• 2.1 行星減速器振動機理概述14-15
• 2.2 行星減速器非線性動力學模型15-18
• 2.3 行星減速器的振動信號研究進展18-19
• 2.4 正常行星減速器振動信號模型19-23
• 2.4.1 嚙合點處的振動信號模型20
• 2.4.2 行星輪的通過效應分析20-23
• 2.5 行星減速器分布式故障振動信號模型23-24
• 2.6 行星減速器局部故障振動信號模型24-27
• 2.6.1 太陽輪局部故障振動信號模型24
• 2.6.2 行星輪局部故障振動信號模型24-25
• 2.6.3 內(nèi)齒圈局部故障振動信號模型25-26
• 2.6.4 局部故障特征頻率定義26-27
• 2.7 本章小結27-28
• 3 改進的多分量迭代 HILBERT 變換方法28-42
• 3.1 常見的多分量信號分析方法28
• 3.2 IHT 方法介紹28-31
• 3.2.1 IHT 端點效應分析29
• 3.2.2 零相位濾波29-31
• 3.3 IHT 端點效應的解決方法31
• 3.4 自適應濾波器設計31-32
• 3.5 仿真信號的驗證32-40
• 3.6 本章小結40-42
• 4 行星減速器故障識別中支持向量機方法研究42-54
• 4.1 信號特征向量表達42-45
• 4.1.1 信息熵概述42-43
• 4.1.2 近似熵概述43-44
• 4.1.3 樣本熵概述44-45
• 4.1.4 能量熵概述45
• 4.2 支持向量機（SVM）概述45-50
• 4.2.1 線性支持向量機研究46-49
• 4.2.2 非線性支持向量機研究49-50
• 4.3 SVM 多元分類50-53
• 4.3.1 多類分類問題的描述50-51
• 4.3.2 一對多組合分類算法51
• 4.3.3 一對一組合分類算法51-52
• 4.3.4 決策樹分類算法52-53
• 4.4 本章小結53-54
• 5 行星減速器故障診斷實驗驗證54-72
• 5.1 概述54
• 5.2 行星減速器故障試驗臺設計方案分析54-58
• 5.2.1 行星減速器實驗系統(tǒng)的組成54-57
• 5.2.2 行星減速器故障實驗方案57-58
• 5.3 基于改進的 IHT 方法的特征提取和 SVM 狀態(tài)識別58-70
• 5.3.1 行星減速器振動信號分析58-59
• 5.3.2 基于改進的 IHT 振動信號特征提取59-68
• 5.3.3 故障行星減速器的 SVM 狀態(tài)識別68-70
• 5.4 本章小結70-72
• 6 總結及展望72-74
• 6.1 全文工作總結72-73
• 6.2 工作展望73-74
• 致謝74-76
• 參考文獻76-80
• 附錄80
• A. 作者在攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文目錄80
• B. 作者在攻讀碩士學位期間申請的專利目錄80
• C. 作者在攻讀碩士學位期間參加的部分科研項目80

【參考文獻】

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  本文關鍵詞：基于改進的迭代希爾伯特變換和支持向量機的行星減速器故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：322561