發(fā)布時(shí)間：2017-09-20 10:17

  本文關(guān)鍵詞：基于LMD旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法的研究及特征提取分析

  更多相關(guān)文章： 滑動(dòng)平均跨度 峭度 抑制端點(diǎn)效應(yīng) 故障診斷 局域均值分解

【摘要】：二次工業(yè)革命之后，機(jī)械取代了原有的生產(chǎn)工具，逐漸成為人們生活中不可或缺的生產(chǎn)工具。旋轉(zhuǎn)機(jī)械例如渦輪機(jī)，大型發(fā)電機(jī)等旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備也隨之進(jìn)入人們的生活生產(chǎn)領(lǐng)域。而隨著轉(zhuǎn)速的不斷提高,對(duì)機(jī)械性能的要求也就越高，尤其是在穩(wěn)定性方面，且發(fā)生故障的概率也越大。而大型機(jī)械的停機(jī)維護(hù)不僅浪費(fèi)人力還需要消費(fèi)很大的經(jīng)濟(jì)成本，故障診斷就是在這種背景下應(yīng)運(yùn)而生的。 論文首先介紹了故障診斷的方法以及對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行故障診斷的意義，然后指出振動(dòng)診斷法是本文所用的方法。并且列舉了幾種故障特征提取的方法例如FFT、小波變換、HHT以及局域均值分解等等。最后通過(guò)分析比對(duì)選擇了時(shí)頻分析法作為本文的主要方法。 希爾伯特-黃變換和局域均值分解作為時(shí)頻域分析法的兩種典型方法，都有著各自的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。本文主要是對(duì)該兩種方法的算法實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)的分析，然后通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真對(duì)他們的診斷效果進(jìn)行比較，顯示了LMD的優(yōu)勢(shì)，指出LMD為本文所采用的信號(hào)分析方法。因此本文主要研究局域均值分解的相關(guān)理論，并且給出了LMD直接法求取瞬時(shí)頻率的實(shí)驗(yàn)仿真。 LMD作為經(jīng)驗(yàn)式的信號(hào)處理方法，也存在一些缺陷。因此對(duì)LMD分解的采樣效應(yīng)與影響LMD分解精度的因素進(jìn)行研究分析，然后對(duì)LMD的滑動(dòng)平均跨度的選擇、LMD均值函數(shù)不同包絡(luò)畫(huà)法等進(jìn)行分析，結(jié)合試驗(yàn)仿真，最后結(jié)果表明，采用合適的滑動(dòng)平均跨度，包絡(luò)均值求取方法能夠提高LMD的分解精度，從而有效的抑制端點(diǎn)效應(yīng)。 最后基于以上改進(jìn)的LMD算法，提出了兩種基于LMD瞬時(shí)頻率旋轉(zhuǎn)機(jī)械特征提取的新方法。一種是對(duì)原信號(hào)進(jìn)行LMD分解，求得原信號(hào)的頻率組成，即每個(gè)PF的瞬時(shí)頻率，然后求出每個(gè)IF的峭度，求出均值，然后用以上方法求得多組信號(hào)的瞬時(shí)頻率均值，統(tǒng)計(jì)分析其峭度的分布規(guī)律；另一種與第一種類(lèi)似，只是在求取峭度時(shí)是基于IF的頻次分布函數(shù)。最后實(shí)驗(yàn)?zāi)M仿真，表明第二種方法成功的區(qū)分了該兩種故障，起到了故障診斷的作用。
【關(guān)鍵詞】：滑動(dòng)平均跨度 峭度 抑制端點(diǎn)效應(yīng) 故障診斷 局域均值分解
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-18
• 1.1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷理論依據(jù)與實(shí)際運(yùn)用9-10
• 1.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究概況10-16
• 1.2.1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的實(shí)現(xiàn)10
• 1.2.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷分類(lèi)10-12
• 1.2.3 時(shí)頻分析法的研究現(xiàn)狀12-16
• 1.3 論文創(chuàng)新點(diǎn)16
• 1.4 本章小結(jié)16-18
• 第二章 EMD、LMD的理論及其應(yīng)用18-32
• 2.1 EMD理論研究及其應(yīng)用18-23
• 2.1.1 EMD分解原理及其算法18-19
• 2.1.2 EMD實(shí)驗(yàn)仿真19-23
• 2.2 LMD理論研究及其應(yīng)用23-27
• 2.2.1 LMD分解原理和算法23-24
• 2.2.2 LMD實(shí)驗(yàn)仿真24-27
• 2.3 LMD與EMD方法比較27-30
• 2.3.1 PF與IMF包絡(luò)線比較27-28
• 2.3.2 瞬時(shí)頻率的比較28-29
• 2.3.3 時(shí)-頻能量譜圖的比較29-30
• 2.4 本章小結(jié)30-32
• 第三章 基于局域均值分解的時(shí)頻分析法32-38
• 3.1 單分量和多分量信號(hào)32
• 3.2 調(diào)幅調(diào)頻信號(hào)32-34
• 3.3 瞬時(shí)頻率理論及其定義34-36
• 3.3.1 瞬時(shí)頻率的應(yīng)用34
• 3.3.2 瞬時(shí)頻率的定義34-35
• 3.3.3 瞬時(shí)頻率的求解35-36
• 3.4 局域均值分解時(shí)頻分析法小結(jié)36
• 3.5 本章小結(jié)36-38
• 第四章 基于局域均值分解的算法研究與改進(jìn)38-50
• 4.1 均值分解算法與采樣頻率之間的關(guān)系38-40
• 4.2 純調(diào)頻信號(hào)的判據(jù)40-41
• 4.3 滑動(dòng)平均跨度的選擇41-43
• 4.4 LMD端點(diǎn)效應(yīng)研究與分析43-44
• 4.5 LMD端點(diǎn)效應(yīng)的抑制與改進(jìn)44-49
• 4.6 本章小結(jié)49-50
• 第五章 基于LMD瞬時(shí)頻率的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取50-58
• 5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備及matlab故障診斷原型系統(tǒng)50-51
• 5.2 LMD瞬時(shí)頻率試驗(yàn)仿真51-52
• 5.3 基于LMD瞬時(shí)頻率故障診斷特征量的提取52-57
• 5.3.1 峭度定義52
• 5.3.2 峭度在故障診斷中的應(yīng)用52-53
• 5.3.3 基于LMD瞬時(shí)頻率的峭度特征提取與研究53-55
• 5.3.4 基于IF的頻次分布峭度特征提取與分析55-57
• 5.4 本章小結(jié)57-58
• 第六章 結(jié)論與展望58-59
• 6.1 總結(jié)58
• 6.2 展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 致謝62-63
• 附錄63-65
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果65

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：887475