本文關(guān)鍵詞：基于ICA的工作模態(tài)參數(shù)識(shí)別及故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：機(jī)械結(jié)構(gòu)工作模態(tài)參數(shù)識(shí)別（Operational ModelAnalysis，，簡稱OMA）和振動(dòng)故障診斷是在工程應(yīng)用中不可或缺的兩個(gè)重要技術(shù)。獨(dú)立分量分析（Independent ComponentAnalysis，簡稱ICA）作為一種統(tǒng)計(jì)信號數(shù)據(jù)分析工具，在無先驗(yàn)知識(shí)的條件下可以有效地從線性混合的復(fù)雜信號中盲分離出各個(gè)獨(dú)立源信號，該技術(shù)已經(jīng)在監(jiān)測和診斷方向以新的研究方法被提出。本文以齒輪箱為研究對象，將ICA技術(shù)應(yīng)用于齒輪箱工作模態(tài)參數(shù)識(shí)別和故障診斷中，結(jié)合概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Probabilistic Neural Network，簡稱PNN）智能算法進(jìn)行了齒輪箱典型故障診斷。 本文研究了一種基于ICA的工作模態(tài)參數(shù)識(shí)別技術(shù)，解決了目前基于振動(dòng)信號的工作模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法存在抗噪能力低，參數(shù)識(shí)別主觀經(jīng)驗(yàn)性較強(qiáng)，識(shí)別精度差和識(shí)別方法較復(fù)雜等問題。通過對ICA與OMA基本原理分析，發(fā)現(xiàn)ICA計(jì)算模型與結(jié)構(gòu)振動(dòng)模態(tài)分析模型結(jié)果趨向相同，ICA模態(tài)參數(shù)識(shí)別技術(shù)操作簡單，能夠有效排除噪聲干擾，而且IPI作為分量獨(dú)立性虛假性評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的引入為模態(tài)選取提供了客觀依據(jù)。 當(dāng)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，其模態(tài)特性也隨之變化，本文以FASTICA識(shí)別出的五種工況模態(tài)頻率作為齒輪箱故障診斷特征參量，分析對比各工況下的固有頻率的變化，進(jìn)行了齒輪箱故障診斷。最后將FASTICA頻域特征分析應(yīng)用到復(fù)雜齒輪箱微弱故障信息增強(qiáng)與診斷，將各工況不同轉(zhuǎn)速下測試信號經(jīng)FASTICA盲源分離后，分析并提取出各信號頻域特征參量作為診斷指標(biāo)，將歸一化處理后的信號特征參量作為PNN算法的樣本進(jìn)行診斷分析，F(xiàn)ASTICA和PNN算法的結(jié)合明顯提高了故障診斷精度、可靠性和診斷效率。
【關(guān)鍵詞】：齒輪箱 ICA 工作模態(tài)分析 特征提取 故障診斷
【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】：2014
【分類號】：TH132.41;TH165.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 論文研究的背景及意義9
• 1.2 齒輪箱故障診斷技術(shù)及其應(yīng)用9-11
• 1.3 工作模態(tài)技術(shù)的發(fā)展研究11-12
• 1.4 ICA 算法研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢12-13
• 1.5 論文主要框架13-15
• 2 齒輪箱故障分析及實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)搭建15-29
• 2.1 齒輪箱結(jié)構(gòu)組成及常見故障15-16
• 2.2 齒輪箱故障分析及實(shí)驗(yàn)故障設(shè)置16-21
• 2.2.1 齒輪故障分析16-18
• 2.2.2 軸承故障分析18-20
• 2.2.3 實(shí)驗(yàn)故障設(shè)置20-21
• 2.3 搭建齒輪箱運(yùn)轉(zhuǎn)故障實(shí)驗(yàn)平臺(tái)21-28
• 2.3.1 齒輪箱動(dòng)態(tài)振動(dòng)實(shí)驗(yàn)配置儀器21-24
• 2.3.2 齒輪箱 LMS 模型及測點(diǎn)選擇24-26
• 2.3.3 齒輪箱 LMS 模態(tài)識(shí)別方法26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 3 基于ICA的結(jié)構(gòu)工作模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法29-42
• 3.1 獨(dú)立分量分析方法描述29-34
• 3.1.1 ICA 算法29-31
• 3.1.2 FASTICA 算法31-33
• 3.1.3 ICA 分離結(jié)果的不確定性33-34
• 3.2 ICA 模態(tài)參數(shù)識(shí)別及仿真驗(yàn)證34-41
• 3.2.1 多自由度系統(tǒng)響應(yīng)的模態(tài)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換34-36
• 3.2.2 振動(dòng)系統(tǒng)模態(tài) ICA 獨(dú)立性分析36-37
• 3.2.3 ADAMS 仿真及分析37-41
• 3.3 本章小結(jié)41-42
• 4 基于LMS的齒輪箱工作模態(tài)驗(yàn)證42-53
• 4.1 齒輪箱恒速運(yùn)轉(zhuǎn)各工況 LMS 工作模態(tài)分析42-49
• 4.1.1 模態(tài)驗(yàn)證42
• 4.1.2 LMS 工作模態(tài)分析42-49
• 4.2 齒輪箱恒速運(yùn)轉(zhuǎn)的 FASTICA 工作模態(tài)識(shí)別49-51
• 4.2.1 ICA 算法分離效果評價(jià)49
• 4.2.2 FASTICA 工作模態(tài)識(shí)別49-51
• 4.3 對比分析51-52
• 4.4 本章小結(jié)52-53
• 5 FASTICA與PNN結(jié)合的齒輪箱智能故障識(shí)別方法53-66
• 5.1 基于模態(tài)參數(shù)的齒輪箱故障診斷研究53-57
• 5.1.1 穩(wěn)態(tài)極點(diǎn)圖、阻尼和振型分析53-54
• 5.1.2 FASTICA 模態(tài)頻率分析54-57
• 5.2 基于 FASTICA 頻域特征提取的 PNN 齒輪箱故障診斷研究57-64
• 5.2.1 故障特征提取57-60
• 5.2.2 PNN 故障識(shí)別60-64
• 5.3 本章小結(jié)64-66
• 6 總結(jié)與展望66-68
• 6.1 全文總結(jié)66-67
• 6.2 展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及參加的科研項(xiàng)目74-75
• 致謝75-76

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：392970