本文關(guān)鍵詞：局部特征尺度分解在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的實(shí)驗(yàn)研究

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【摘要】：大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械是現(xiàn)代化企業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵設(shè)備，為保證其安全可靠運(yùn)行，機(jī)械故障診斷技術(shù)得到了廣泛關(guān)注。故障診斷的關(guān)鍵是從機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)中提取故障特征，時(shí)頻分析是特征提取最常用的方法。旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生故障時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)大多是非平穩(wěn)、非線性的，局部特征尺度分解（local characteristic-scale decomposition, LCD）是一種新的自適應(yīng)時(shí)頻分析方法，在振動(dòng)信號(hào)處理方面取得了不錯(cuò)的效果，本文對(duì)此新方法進(jìn)行了重點(diǎn)研究。 首先，對(duì)LCD方法進(jìn)行了改進(jìn)，針對(duì)LCD在迭代中過(guò)分解產(chǎn)生的虛假分量，提出了基于能量比和相關(guān)系數(shù)迭代終止改進(jìn)的方法；接著，分析了LCD端點(diǎn)效應(yīng)產(chǎn)生的原因，提出了基于相似三角形端點(diǎn)改進(jìn)的方法；針對(duì)LCD分解的各分量精度低的問(wèn)題，提出了基于殘余量分解改進(jìn)的方法；然后，利用改進(jìn)后的LCD方法對(duì)模擬仿真數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)振動(dòng)數(shù)據(jù)以及工程實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，驗(yàn)證了其有效性。 其次，分析了Wigner-Ville分布（WVD）產(chǎn)生交叉項(xiàng)原因，提出了基于LCD消除WVD交叉項(xiàng)的方法，對(duì)仿真和實(shí)際信號(hào)分析，研究結(jié)果表明LCD有效的消除了WVD交叉項(xiàng)的干擾。 最后，結(jié)合LCD和盲源分離各自的特點(diǎn)，，提出了基于LCD的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障欠定盲源分離方法，仿真結(jié)果表明，提出的方法能夠?qū)τ^測(cè)信號(hào)數(shù)少于源信號(hào)數(shù)欠定情況下的非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行有效分離；將提出的方法應(yīng)用到不平衡-碰摩-松動(dòng)的轉(zhuǎn)子耦合故障實(shí)驗(yàn)分離中，并與傳統(tǒng)盲源分離方法進(jìn)行對(duì)比，試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：旋轉(zhuǎn)機(jī)械 故障診斷 局部特征尺度分解（LCD） 振動(dòng)信號(hào) 時(shí)頻分析 盲源分離
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目錄8-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 課題研究的背景及意義11-12
• 1.2 設(shè)備故障診斷12-13
• 1.3 時(shí)頻分析方法的發(fā)展及研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3.1 傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法13-15
• 1.3.2 自適應(yīng)時(shí)頻分析方法15-16
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容16-18
• 第2章 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的實(shí)驗(yàn)研究18-28
• 2.1 試驗(yàn)裝置簡(jiǎn)介18-19
• 2.2 試驗(yàn)測(cè)點(diǎn)的選擇19-20
• 2.3 旋轉(zhuǎn)機(jī)械常見(jiàn)的故障及時(shí)頻特征20-24
• 2.3.1 轉(zhuǎn)子不平衡故障20-21
• 2.3.2 轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障21-22
• 2.3.3 轉(zhuǎn)子支撐系統(tǒng)松動(dòng)故障22-23
• 2.3.4 動(dòng)靜件碰摩故障23
• 2.3.5 軸承油膜渦動(dòng)與振蕩故障23-24
• 2.4 工程實(shí)際中的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷24-26
• 2.5 本章小結(jié)26-28
• 第3章 局部特征尺度分解方法（LCD）28-44
• 3.1 與局部特征尺度分解有關(guān)的基本概念28-31
• 3.1.1 調(diào)頻和調(diào)幅信號(hào)28-29
• 3.1.2 單分量和多分量信號(hào)29-31
• 3.1.3 頻率和瞬時(shí)頻率31
• 3.2 局部特征尺度分解的基本理論31-36
• 3.2.1 內(nèi)稟尺度分量（ISC）31-33
• 3.2.2 局部特征尺度分解的基本過(guò)程33-34
• 3.2.3 LCD 的完備性34-35
• 3.2.4 LCD 的正交性35-36
• 3.3 LCD 與 EMD 的比較研究36-41
• 3.3.1 EMD 的分解過(guò)程36-37
• 3.3.2 Hilbert 時(shí)頻譜和邊際譜37-38
• 3.3.3 LCD 與 EMD 的對(duì)比38
• 3.3.4 仿真信號(hào)分析38-41
• 3.4 LCD 方法在實(shí)際振動(dòng)信號(hào)中的應(yīng)用41-42
• 3.5 本章小結(jié)42-44
• 第4章 局部特征尺度分解方法的改進(jìn)44-68
• 4.1 LCD 方法迭代終止條件的改進(jìn)44-53
• 4.1.1 虛假分量問(wèn)題44-45
• 4.1.2 基于能量比和相關(guān)系數(shù)迭代終止改進(jìn)的 LCD 方法45-46
• 4.1.3 仿真振動(dòng)信號(hào)分析46-49
• 4.1.4 實(shí)驗(yàn)振動(dòng)信號(hào)分析49-51
• 4.1.5 工程實(shí)際振動(dòng)信號(hào)分析51-53
• 4.2 LCD 方法端點(diǎn)效應(yīng)的處理與完善53-61
• 4.2.1 端點(diǎn)效應(yīng)概念53-54
• 4.2.2 基于相似三角形端點(diǎn)改進(jìn)的 LCD 方法54-56
• 4.2.3 仿真振動(dòng)信號(hào)分析56-58
• 4.2.4 實(shí)驗(yàn)振動(dòng)信號(hào)分析58-59
• 4.2.5 工程實(shí)際振動(dòng)信號(hào)分析59-61
• 4.3 基于殘余量分解改進(jìn)的 LCD 方法61-67
• 4.3.1 基于殘余量分解的基本思想61
• 4.3.2 基于殘余量分解改進(jìn)的 LCD 方法步驟61-62
• 4.3.3 仿真振動(dòng)信號(hào)分析62-64
• 4.3.4 實(shí)驗(yàn)振動(dòng)信號(hào)分析64-65
• 4.3.5 工程實(shí)際振動(dòng)信號(hào)分析65-67
• 4.4 本章小結(jié)67-68
• 第5章 基于 LCD 消除 WVD 分布交叉項(xiàng)的研究68-74
• 5.1 Wigner-Ville 分布68-69
• 5.1.1 WVD 分布的基本原理68
• 5.1.2 WVD 分布的交叉項(xiàng)問(wèn)題68-69
• 5.2 基于 LCD 消除 WVD 交叉項(xiàng)的分析方法69-71
• 5.2.1 LCD 與 WVD 分布的比較69-71
• 5.2.2 基于 LCD 消除 WVD 交叉項(xiàng)方法的分析原理71
• 5.3 基于 LCD 消除 WVD 交叉項(xiàng)的分析效果71-73
• 5.3.1 仿真振動(dòng)信號(hào)分析71-72
• 5.3.2 工程實(shí)際振動(dòng)信號(hào)分析72-73
• 5.4 本章小結(jié)73-74
• 第6章 基于 LCD 的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障欠定盲源分離研究74-83
• 6.1 盲源分離基本理論及算法74-77
• 6.1.1 盲源分離基本概念74
• 6.1.2 盲源分離的基本假設(shè)及不確定性74-75
• 6.1.3 盲源分離的 JADE 算法75-77
• 6.2 基于 LCD 的欠定盲源分離試驗(yàn)研究77-82
• 6.2.1 基于 LCD 欠定盲分離基本思想77
• 6.2.2 基于 LCD 欠定盲分離算法77-78
• 6.2.3 仿真振動(dòng)信號(hào)分析78-79
• 6.2.4 實(shí)驗(yàn)振動(dòng)信號(hào)分析79-82
• 6.3 本章小結(jié)82-83
• 結(jié)論83-85
• 參考文獻(xiàn)85-89
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果89-90
• 致謝90-91
• 作者簡(jiǎn)介91

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 張亢;局部均值分解方法及其在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2012年

本文編號(hào)：582733