本文關(guān)鍵詞：基于全矢局部均值分解的故障診斷方法及其應(yīng)用研究

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【摘要】：旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行時(shí)的實(shí)際振動信號通常情況下是非線性、非高斯的非平穩(wěn)信號，特別是當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)。局部均值分解(LMD)方法的本質(zhì)，是將一個(gè)多分量信號自適應(yīng)地分解成一系列的單分量的調(diào)幅-調(diào)頻信號之和，這使得其非常適合用來處理非平穩(wěn)性信號。由于同一截面上的不同方向上的信號不論是能量還是結(jié)構(gòu)都存在著較大的差別，，不足以反映設(shè)備的真實(shí)情況，因而，全信息技術(shù)的發(fā)展成為了必然的趨勢。本文將全矢譜分析技術(shù)和局部均值分解（LMD）分析方法相結(jié)合，通過仿真實(shí)驗(yàn)分析后，將其應(yīng)用到實(shí)驗(yàn)信號以及工程實(shí)際信號的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中。主要研究的工作如下： 1、介紹了局部均值分解(LMD)分析方法的理論數(shù)值算法，給出了局部均值分解(LMD)分析方法的流程圖，通過仿真實(shí)驗(yàn)對其有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。 2、通過對單通道信號分析故障特征的不全面引入了基于同源雙通道信號的全矢譜技術(shù)分析方法，并詳細(xì)地闡述了其理論基礎(chǔ)及數(shù)值算法。將全矢譜技術(shù)與局部均值分解分析方法相結(jié)合，提出了一種新的時(shí)頻分析方法——全矢局部均值分解（FVLMD）方法，并給出其具體算法及其流程圖，且通過仿真實(shí)驗(yàn)對其有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。 3、概述了齒輪傳動中的失效形式以及故障頻譜特征，并用全矢局部均值分解（FVLMD）分析方法對齒輪斷齒故障信號進(jìn)行了分析，結(jié)果表明，該方法適用于對齒輪故障信號進(jìn)行分析。 4、總結(jié)了滾動軸承傳動的失效形式以及故障頻譜特征，并用全矢局部均值分解（FVLMD）分析方法對實(shí)驗(yàn)所采集的滾動軸承故障信號進(jìn)行了具體的分析，驗(yàn)證了該方法的有效實(shí)用性。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 時(shí)頻分析 信息融合 全矢譜 局部均值分解 全矢局部均值分解
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-10
• 1 緒論10-23
• 1.1 課題的來源、目地及意義10-13
• 1.1.1 課題的來源10
• 1.1.2 課題的目地和意義10-12
• 1.1.3 故障診斷機(jī)理的研究發(fā)展?fàn)顩r12-13
• 1.2 同源信息融合技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r13-16
• 1.2.1 全頻譜( Full Spectrum )分析方法14
• 1.2.2 全息譜( Holospectrum )分析方法14-15
• 1.2.3 全矢譜( Full Vector Spectrum )分析方法15-16
• 1.3 時(shí)頻分析方法的發(fā)展?fàn)顩r16-20
• 1.3.1 短時(shí)傅里葉變換( Short-Time Fourier Transform, STFT )16-17
• 1.3.2 維格納分布( Wigner-Ville Distribution, WVD )17-18
• 1.3.3 小波變換( Wavelet Transform, WT )18-19
• 1.3.4 希爾伯特變換( Hilbert-Huang Transform, HHT )19-20
• 1.4 局部均值分解(LMD)方法的發(fā)展?fàn)顩r及其應(yīng)用20-21
• 1.5 本文的結(jié)構(gòu)框架21-22
• 1.6 本章小結(jié)22-23
• 2 局部均值分解( LMD )方法的基本算法及理論23-36
• 2.1 概述23-26
• 2.1.1 頻率和瞬時(shí)頻率24-25
• 2.1.2 幅度調(diào)制(調(diào)幅,AM)和頻率調(diào)制(調(diào)頻,FM)25-26
• 2.2 局部均值分解 LMD 的數(shù)值算法26-31
• 2.3 局部均值分解( LMD )方法的仿真信號分析31-34
• 2.4 LMD 分析方法的特點(diǎn)34-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 3 全矢局部均值分解( FVLMD )方法的提出及驗(yàn)證36-50
• 3.1 全矢譜技術(shù)36-43
• 3.1.1 全矢譜技術(shù)理論基礎(chǔ)36-41
• 3.1.2 全矢譜技術(shù)的數(shù)值算法41-43
• 3.2 全矢局部均值分解( FVLMD )分析方法43-49
• 3.2.1 全矢局部均值分解（LMD）方法及其算法43-45
• 3.2.2 全矢局部均值分解( FVLMD )方法的仿真信號分析45-49
• 3.3 本章小結(jié)49-50
• 4 全矢局部均值分解方法在齒輪故障診斷中的應(yīng)用50-56
• 4.1 齒輪的失效形式及故障的頻譜特征50-51
• 4.2 全矢 LMD 分析方法在齒輪故障診斷中的應(yīng)用51-55
• 4.3 本章小結(jié)55-56
• 5 全矢局部均值分解方法在軸承故障診斷中的應(yīng)用56-63
• 5.1 軸承56-58
• 5.1.1 軸承的失效形式56
• 5.1.2 滾動軸承的典型結(jié)構(gòu)及其特征頻率56-57
• 5.1.3 滾動軸承的振動及其故障特征57-58
• 5.2 全矢 LMD 分析方法在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用58-62
• 5.3 本章小結(jié)62-63
• 6 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 創(chuàng)新點(diǎn)及結(jié)論63-64
• 6.1.1 創(chuàng)新點(diǎn)63
• 6.1.2 結(jié)論63-64
• 6.2 展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 致謝69-70
• 個(gè)人簡歷 在校期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果70

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：678888