本文關(guān)鍵詞：基于局部特征尺度分解的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：滾動(dòng)軸承在機(jī)械設(shè)備中的應(yīng)用非常廣泛，也極易損壞，當(dāng)滾動(dòng)軸承出現(xiàn)故障時(shí)，，容易導(dǎo)致機(jī)械設(shè)備的失效，甚至引發(fā)事故，因此，對(duì)滾動(dòng)軸承的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷具有十分必要的意義。對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷的關(guān)鍵是故障特征提取，滾動(dòng)軸承的故障常常導(dǎo)致其振動(dòng)信號(hào)表現(xiàn)出非平穩(wěn)的特性。局部特征尺度分解（Local characteristic-scale decomposition,簡(jiǎn)稱LCD）是一自適應(yīng)性的非平穩(wěn)信號(hào)的處理方法，該方法可以將復(fù)雜的非平穩(wěn)信號(hào)自適應(yīng)地分解為一系列瞬時(shí)頻率具有物理意義的單分量信號(hào)之和，因而其非常適合于滾動(dòng)軸承故障信號(hào)分析處理。 基于此，本文將LCD方法引入滾動(dòng)軸承故障診斷，并與支持向量機(jī)（Supportvector machine, SVM）、基于變量預(yù)測(cè)模型的模式識(shí)別（Variable predictive modelbased class discriminate, VPMCD）等方法相結(jié)合，提出了基于局部特征尺度分解的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。論文的主要內(nèi)容如下： 1、介紹了滾動(dòng)軸承幾種常見的失效形式，并探討了其故障機(jī)理。同時(shí)介紹了LCD方法的理論基礎(chǔ)，并通過仿真信號(hào)分析對(duì)局部特征尺度分解（LCD）方法與固有時(shí)間尺度分解（Intrinsic time-scale decomposition, ITD）方法、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical mode decomposition, EMD）方法進(jìn)行了比較，證明其在抑制信號(hào)失真、減小迭代次數(shù)方面的優(yōu)越性，并且通過實(shí)例證明了LCD方法在滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)分析處理方面的有效性。 2、在定義Hilbert邊際能量譜的基礎(chǔ)上，提出了基于LCD和局部Hilbert邊際能量譜的滾動(dòng)軸承故障診斷特征提取方法，利用LCD將軸承信號(hào)分解為若干ISC分量，進(jìn)行Hilbert解調(diào)，得到各工作狀態(tài)下的時(shí)頻譜，提取局部Hilbert邊際能量作為特征參數(shù)。并將由特征參數(shù)組成的特征向量輸入支持向量機(jī)中，結(jié)果證明了該方法的有效性。 3、針對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的噪聲問題，提出基于LCD_GRA（Grey relationalanalysis, GRA）降噪方法，并與VPMCD識(shí)別方法相結(jié)合，應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障診斷。VPMCD是一種模式識(shí)別新方法，通過UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了VPMCD新方法的優(yōu)越性，并通過仿真和實(shí)例分析，證明了LCD_GRA降噪方法的有效性，可以將其用于滾動(dòng)軸承的故障診斷。
【關(guān)鍵詞】：局部特征尺度分解 滾動(dòng)軸承 故障診斷 局部Hilbert邊際能量譜 基于變量預(yù)測(cè)模型的模式識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TH133.33;TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 插圖索引10-11
• 附表索引11-12
• 第1章 緒論12-20
• 1.1 課題研究背景和提出12-13
• 1.1.1 研究背景和意義12-13
• 1.1.2 課題提出13
• 1.2 滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)13-17
• 1.3 論文的研究思路和內(nèi)容安排17-20
• 1.3.1 論文的研究思路17-18
• 1.3.2 論文的內(nèi)容安排18-20
• 第2章 滾動(dòng)軸承的故障類型和診斷方法20-30
• 2.1 概述20
• 2.2 滾動(dòng)軸承主要故障類型20-21
• 2.3 滾動(dòng)軸承的故障機(jī)理和振動(dòng)特征21-26
• 2.3.1 滾動(dòng)軸承的結(jié)構(gòu)21-22
• 2.3.2 滾動(dòng)軸承故障機(jī)理22-23
• 2.3.3 滾動(dòng)軸承的振動(dòng)特征23-26
• 2.4 振動(dòng)信號(hào)的分析方法26-28
• 2.4.1 時(shí)域分析法26
• 2.4.2 頻域分析法26-27
• 2.4.3 時(shí)頻分析法27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-30
• 第3章 局部特征尺度分解方法30-40
• 3.1 概述30
• 3.2 局部特征尺度分解方法30-35
• 3.2.1 固有時(shí)間尺度分解方法的基本原理30-32
• 3.2.2 局部特征尺度分解方法的基本原理32-35
• 3.3 仿真信號(hào)分析35-37
• 3.4 LCD 包絡(luò)譜在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用37-39
• 3.4.1 滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)裝置及故障設(shè)置37-38
• 3.4.2 基于 LCD 包絡(luò)譜的滾動(dòng)軸承故障診斷38-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第4章 基于 LCD 和局部 Hilbert 邊際能量譜的滾動(dòng)軸承故障診斷方法40-48
• 4.1 局部 Hilbert 邊際能量譜41-42
• 4.1.1 Hilbert 邊際譜41-42
• 4.1.2 局部 Hilbert 邊際能量譜42
• 4.2 支持向量機(jī)42-43
• 4.3 基于 LCD 和局部 Hilbert 邊際能量譜的滾動(dòng)軸承故障診斷43-47
• 4.3.1 基于 LCD 和局部 Hilbert 邊際能量譜的故障診斷步驟43
• 4.3.2 LCD 和局部 Hilbert 邊際能量譜在故障特征提取中的應(yīng)用43-46
• 4.3.3 LCD 和局部 Hilbert 邊際能量譜在故障診斷中的應(yīng)用46-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第5章 LCD_GRA 降噪在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用48-62
• 5.1 分形盒維數(shù)49-50
• 5.1.1 分形理論49
• 5.1.2 分形盒維數(shù)的計(jì)算49-50
• 5.2 灰色關(guān)聯(lián)分析50-51
• 5.3 基于變量預(yù)測(cè)模型的模式識(shí)別（VPMCD）方法51-54
• 5.3.1 變量預(yù)測(cè)模型52-53
• 5.3.2 基于變量預(yù)測(cè)模型的模式識(shí)別（VPMCD）方法53-54
• 5.3.3 VPMCD 在 UCI 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用54
• 5.4 仿真信號(hào)分析54-56
• 5.5 LCD_GRA 降噪和 VPMCD 在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用56-61
• 5.5.1 基于 LCD_GRA 降噪和 VPMCD 的故障診斷步驟56-57
• 5.5.2 基于 LCD_GRA 降噪和 VPMCD 的滾動(dòng)軸承故障診斷57-61
• 5.6 本章小結(jié)61-62
• 總結(jié)與展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-69
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表和錄用的論文目錄69

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于局部特征尺度分解的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：410902