本文關鍵詞：基于頻譜和GEMD包絡譜分析的旋轉機械故障定位研究

  更多相關文章： 振動信號 頻譜分析 遺傳算法 經驗模態(tài)分解 故障診斷

【摘要】：頻譜分析技術通過分析采集到的振動信號,來判斷機械設備的運轉狀態(tài),達到故障診斷的目的,但目前一般的頻譜分析技術是基于單一的譜進行故障診斷分析,雖然此類故障診斷分析技術有了一定的診斷準確率,但不是很高。在旋轉機械軸承的故障診斷中大部分依靠經驗模態(tài)分解方法,但在其分解過程中需要提前求出數據函數的極值點,并且保證完整提取出極值點信號,這限制了經驗模態(tài)分解的應用。 本文研究基于多頻譜分析算法和GEMD的分析算法的故障診斷,具體工作如下： (1)針對目前的頻譜分析技術多為單一頻譜分析且診斷精度不高的現象,研究得出多頻譜分析算法。此算法基于排除分析法的原理,利用單一頻譜分析時,會出現干擾故障,此時采用診斷結果兩兩相結合,排除干擾的信號,進行故障診斷。 (2)針對經驗模態(tài)分解時的極值點求解問題,利用遺傳算法在目標函數無法求導或者導數不存在的情況下仍能進行最優(yōu)化求解的特性,首先求出數據函數的極值點,保證得到完整的極值點,然后進行經驗模態(tài)分解,最后構造包絡譜,進行故障診斷分析。 (3)將多頻譜分析算法應用在旋轉機械軸的故障診斷中,實驗驗證了該算法的可行性,并較單一頻譜分析的故障診斷,提高了診斷準確率。旋轉機械軸承故障信號多為高頻信號,GEMD的包絡譜分析算法能夠很好的提取出高頻信號,因此將此算法應用在滾動軸承的故障診斷中,通過試驗驗證了該算法的可行性和有效性。
【關鍵詞】：振動信號 頻譜分析 遺傳算法 經驗模態(tài)分解 故障診斷
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 引言9
• 1.2 研究背景9-10
• 1.3 研究意義10-11
• 1.4 旋轉機械故障診斷技術研究及發(fā)展概況11-13
• 1.4.1 國外研究發(fā)展現狀11-12
• 1.4.2 國內研究發(fā)展現狀12-13
• 1.5 論文結構13-15
• 第二章 旋轉機械故障診斷研究方法15-29
• 2.1 時域分析法15-20
• 2.1.1 有量綱分析法16-17
• 2.1.2 無量綱分析法17-20
• 2.2 頻域分析法20-27
• 2.2.1 頻譜分析法21-23
• 2.2.2 功率譜分析法23-24
• 2.2.3 倒頻譜分析法24-26
• 2.2.4 多頻譜分析法26-27
• 2.3 本章小結27-29
• 第三章 GEMD包絡譜故障診斷分析算法29-47
• 3.1 EMD及應用29-35
• 3.1.1 固有模態(tài)函數29-30
• 3.1.2 EMD原理30-31
• 3.1.3 EMD應用31-35
• 3.2 遺傳算法35-42
• 3.2.1 遺傳算法原理36-38
• 3.2.2 遺傳算法特點38-39
• 3.2.3 遺傳算法研究內容及前景39-40
• 3.2.4 遺傳算法的應用40-42
• 3.3 包絡譜算法42-43
• 3.3.1 包絡定理42-43
• 3.3.2 包絡譜43
• 3.4 基于GEMD的包絡譜分析法43-45
• 3.4.1 遺傳算法的極值點求法43-44
• 3.4.2 基于GEMD的包絡譜算法44-45
• 3.5 本章小結45-47
• 第四章 多頻譜分析方法在機械軸故障診斷中的應用47-63
• 4.1 機械軸47-48
• 4.2 試驗及分析48-61
• 4.2.1 實驗平臺48-54
• 4.2.2 實驗結果分析54-61
• 4.3 本章小結61-63
• 第五章 GEMD包絡譜分析方法在圓錐滾子軸承故障診斷中的應用63-71
• 5.1 滾動軸承機械結構63-65
• 5.2 滾動軸承常見故障65-66
• 5.3 實驗分析66-69
• 5.4 本章小結69-71
• 第六章 總結與展望71-73
• 參考文獻73-79
• 致謝79-81
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文目錄81
• 攻讀碩士學位期間參加的科研項目81

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

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本文編號：685170