本文關(guān)鍵詞：基于信號共振稀疏分解的齒輪故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：齒輪是機(jī)械設(shè)備體系中傳遞動(dòng)力和旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵部件，在機(jī)械加工機(jī)床、電力系統(tǒng)、采礦機(jī)械等現(xiàn)代工業(yè)設(shè)備中應(yīng)用極為廣泛。齒輪的運(yùn)行狀態(tài)對整個(gè)機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀況有很大影響，齒輪及齒輪箱故障將直接影響設(shè)備的安全可靠性。因此，對齒輪進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷具有重要的意義和價(jià)值。 從故障齒輪的振動(dòng)信號中提取出故障特征信息進(jìn)行故障診斷，是齒輪故障診斷的重要手段。信號共振稀疏分解方法（Resonance-based Sparse SignalDecompos ition）是近年來由Se lesnick提出的一種新的振動(dòng)信號分析方法，該方法根據(jù)信號中周期諧波成分與瞬態(tài)沖擊成分品質(zhì)因子（定義為中心頻率與帶寬的比值，用Q表示）的不同，將信號分解為包含周期諧波成分的高共振分量與包含瞬態(tài)沖擊的低共振分量。周期諧波成分為窄帶信號，具有高的品質(zhì)因子，而瞬態(tài)沖擊成分為寬帶信號，具有低的品質(zhì)因子。因此，根據(jù)品質(zhì)因子的差異，可實(shí)現(xiàn)周期諧波成分與瞬態(tài)沖擊成分的分離，從而避免了不包含故障特征的信號成分對故障診斷結(jié)果的干擾，提高故障診斷結(jié)果的可靠性。 本文在國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“信號共振稀疏分解方法及其在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究”(項(xiàng)目批準(zhǔn)號：51275161)資助下，以齒輪故障振動(dòng)機(jī)理為基礎(chǔ)，深入研究了信號共振稀疏分解方法，并將其應(yīng)用于變轉(zhuǎn)速條件下的齒輪故障診斷中。論文主要研究工作有： （1）針對齒輪的常見故障類型及其特點(diǎn)，介紹了齒輪振動(dòng)機(jī)理、故障齒輪振動(dòng)信號特征及目前常用的故障診斷方法。 （2）分析了信號共振稀疏分解方法。介紹了信號的共振屬性、品質(zhì)因子可調(diào)小波變換及低共振分量與高共振分量分離的實(shí)現(xiàn)，并以此為基礎(chǔ)將信號共振稀疏分解方法應(yīng)用于齒輪故障振動(dòng)信號分析；通過仿真算例、裂紋齒輪振動(dòng)信號、斷齒齒輪振動(dòng)信號分析，驗(yàn)證了該方法是一種有效的基于振動(dòng)信號分析與處理的故障診斷方法。 （3）針對變轉(zhuǎn)速情況下齒輪故障特征信息難以提取的情況，提出了基于信號共振稀疏分解的階比分析方法。該方法首先通過對信號進(jìn)行信號共振稀疏分解分析，將干擾成分與包含故障信息的瞬態(tài)沖擊成分分離，然后利用線調(diào)頻小波路徑追蹤方法得到的轉(zhuǎn)速信號對提取的瞬態(tài)沖擊成分進(jìn)行階比分析。該方法既可以避免干擾成分對分析結(jié)果的影響，又可以保證利用提取的轉(zhuǎn)速信息對沖擊成分角度重采樣結(jié)果的正確性，因此該方法得到的最終包絡(luò)階次結(jié)果能夠正確的反映齒輪的故障信息，同時(shí)又避免干擾分量對齒輪故障診斷結(jié)果的影響。應(yīng)用實(shí)例分析及對比驗(yàn)證了該方法的有效性。 （4）針對變轉(zhuǎn)速齒輪箱的早期故障診斷問題，提出了基于信號共振稀疏分解的階比循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)方法。該方法首先利用信號共振稀疏分解方法去除振動(dòng)信號中的嚙合基頻及其諧波成分等干擾分量，避免其對分析結(jié)果的影響；然后利用階比循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)對提取的變轉(zhuǎn)速信號中的瞬態(tài)沖擊成分進(jìn)行解調(diào)分析。利用該方法獲得的瞬態(tài)沖擊成分的階比循環(huán)解調(diào)譜能夠清晰的反映故障信息，有利于進(jìn)行變轉(zhuǎn)速條件下的齒輪故障診斷。齒輪早期裂紋故障信號分析的實(shí)例證明了其有效性。 本文以齒輪狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷為基礎(chǔ)，研究了適用于故障信息與干擾分量分離的信號共振稀疏分解方法，并以其為基礎(chǔ)，，進(jìn)一步提出基于信號共振稀疏分解的階比分析方法和基于信號共振稀疏分解的階比循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)方法，并將二者應(yīng)用于變轉(zhuǎn)速齒輪故障診斷中。仿真算例及應(yīng)用實(shí)例表明，信號共振稀疏分解方法在齒輪故障診斷中有很好的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：共振 稀疏分解 齒輪 線調(diào)頻 階比分析 循環(huán)平穩(wěn)解調(diào) 非平穩(wěn)信號 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TH165.3;TH132.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 插圖索引12-14
• 插表索引14-15
• 第1章 緒論15-25
• 1.1 齒輪故障診斷的目的和意義15-16
• 1.2 齒輪故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 基于振動(dòng)信號處理技術(shù)的齒輪故障診斷17-22
• 1.3.1 時(shí)域分析方法17-18
• 1.3.2 頻域分析方法18-19
• 1.3.3 時(shí)頻分析方法19-22
• 1.4 本文的主要工作及章節(jié)安排22-25
• 1.4.1 本文的主要工作22-23
• 1.4.2 章節(jié)安排23-25
• 第2章 基于振動(dòng)分析的齒輪故障診斷基礎(chǔ)25-33
• 2.1 齒輪劣化規(guī)律25-26
• 2.2 齒輪失效及其原因26-29
• 2.2.1 齒輪故障及其分類26-27
• 2.2.2 齒輪常見故障及其原因27-29
• 2.3 齒輪系統(tǒng)的振動(dòng)機(jī)理29-31
• 2.3.1 齒輪振動(dòng)方程29-30
• 2.3.2 齒輪振動(dòng)來源30-31
• 2.4 故障齒輪振動(dòng)信號特征31-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第3章 信號共振稀疏分解方法33-51
• 3.1 信號的共振屬性33-36
• 3.1.1 品質(zhì)因子33-34
• 3.1.2 信號的共振屬性的定義34-36
• 3.2 品質(zhì)因子可調(diào)小波變換36-38
• 3.3 低共振分量與高共振分量的分離38-39
• 3.3.1 形態(tài)分量分析38
• 3.3.2 最佳稀疏表示形式38-39
• 3.4 算例39-50
• 3.4.1 仿真算例39-43
• 3.4.2 裂紋齒輪振動(dòng)信號分析43-47
• 3.4.3 斷齒齒輪平穩(wěn)信號算例47-50
• 3.5 本章小結(jié)50-51
• 第4章 基于信號共振稀疏分解的齒輪故障信號階比分析51-63
• 4.1 線調(diào)頻小波路徑追蹤算法52-53
• 4.2 階比分析53-55
• 4.3 基于信號共振稀疏分解的階比分析55-56
• 4.4 實(shí)測非平穩(wěn)齒輪振動(dòng)信號分析56-62
• 4.4.1 斷齒及正常齒輪振動(dòng)信號分析56-60
• 4.4.2 裂紋齒輪振動(dòng)信號分析60-62
• 4.5 本章小結(jié)62-63
• 第5章 基于信號共振稀疏分解的階比循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)方法63-70
• 5.1 階比循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)64-65
• 5.2 基于信號共振稀疏分解的階比循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)方法65-67
• 5.3 實(shí)測齒輪振動(dòng)信號分析67-69
• 5.4 本章小結(jié)69-70
• 結(jié)論與展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-79
• 致謝79-80
• 附錄 A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表和錄用的論文目錄80

【參考文獻(xiàn)】

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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  本文關(guān)鍵詞：基于信號共振稀疏分解的齒輪故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：426247