發(fā)布時間：2017-08-04 09:21

  本文關鍵詞：齒輪嚙合故障振動信號的非線性特征提取

  更多相關文章： 齒輪 故障診斷 特征提取 小波分析 集合經驗模分解

【摘要】：在眾多的機械中,齒輪是非常普遍的一種動力傳遞機構；因此,其重要性不言而喻,一旦某個齒輪或者某幾對齒輪嚙合副產生了破壞與故障,那么對于機器的危害是不可忽略的,嚴重時會導致機毀人亡,造成惡劣的經濟與社會影響。故而,必須對運行當中的齒輪故障進行診斷與預測維護。 本文基于齒輪嚙合故障模擬試驗臺,測取了齒輪嚙合故障的振動信號,采用先進的信號處理非線性方法,對齒輪嚙合故障的非線性特征進行提取和智能診斷,實現(xiàn)了齒輪嚙合多種單一故障及復合故障的分類和識別,取得了較好的效果。主要內容如下： (1)分析了齒輪嚙合過程中最常見的失效形式及其成因,并在此基礎上歸納了齒輪的一些常用診斷方法。 (2)從理論上具體闡述了齒輪嚙合故障信號時頻分析方法。主要建立了基于小波分析和集合經驗模分解(EEMD)相結合的方法分析齒輪嚙合早期故障信號,提取有效的時頻特征參數(shù)。 (3)重點構建了針對齒輪故障信號的關鍵特征提取技術。根據不同的故障模式,詳細分析齒輪嚙合的振動響應,運用最新的信號處理技術,即自適應流形學習算法,針對故障的非線性特征,有效解決關鍵故障特征的選擇,避免干擾特征的混淆,提高故障特征的關鍵度。 (4)利用支持向量機(SVM)構建了一種新的齒輪故障智能診斷方法。通過運用較為智能的SVM技術,構建故障分離模式,利用SVM的多類識別能力發(fā)掘齒輪箱不同運行故障,建立故障診斷的模型。通過實驗室不同運行工況下齒輪嚙合故障模擬實驗,利用所研究的新方法新技術處理監(jiān)測所得的實驗數(shù)據,研究擬采用的方法的有效性。 本文的研究成果是齒輪嚙合故障診斷領域中理論和方法的拓展,將其應用到實際的齒輪嚙合故障診斷中取得了較好的效果,從工程實踐方面來考察,既具有一定的學術價值又具有廣闊的實際應用前景。
【關鍵詞】：齒輪 故障診斷 特征提取 小波分析 集合經驗模分解
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TH132.41;TH165.3
【目錄】：

• 摘要9-11
• ABSTRACT11-13
• 第1章 緒論13-23
• 1.1 課題的研究意義14-15
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢15-20
• 1.2.1 工程應用系統(tǒng)研發(fā)16
• 1.2.2 機理研究16-17
• 1.2.3 故障信號17
• 1.2.4 故障特征17-19
• 1.2.5 故障辨識19
• 1.2.6 發(fā)展趨勢19-20
• 1.3 難點與不足20
• 1.4 本文的主要研究內容20-21
• 1.5 本文的結構安排21-23
• 第2章 齒輪嚙合的動力學機理與故障特性分析23-33
• 2.1 齒輪常見故障23-24
• 2.2 齒輪嚙合動力學24-28
• 2.2.1 齒輪的基本參數(shù)及特性24-26
• 2.2.2 齒輪唯合數(shù)學模型26-28
• 2.2.3 顯性故障特性28
• 2.3 故障特性模擬28-31
• 2.4 本章小結31-33
• 第3章 故障信號的時頻分析33-55
• 3.1 小波包變換33-35
• 3.2 EEMD原理35-36
• 3.2.1 基本原理35
• 3.2.2 EMD方法的分解過程35-36
• 3.2.3 EEMD方法的分解過程36
• 3.3 實驗信號時頻分析36-54
• 3.3.1 齒輪箱故障實驗36-40
• 3.3.2 小波分析40-47
• 3.3.3 基于EEMD的時頻分析47-54
• 3.4 本章小結54-55
• 第4章 齒輪嚙合故障智能診斷方法55-63
• 4.1 流形學習與特征選擇55
• 4.2 局部線性嵌入(LLE)55-57
• 4.3 實驗數(shù)據分析57-59
• 4.4 基于SVM的故障模式識別59-61
• 4.5 本章小結61-63
• 總結與展望63-65
• 主要結論63
• 研究展望63-65
• 參考文獻65-69
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文69-71
• 致謝71-72
• 學位論文評閱及答辯情況表72

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本文編號：618800