本文關(guān)鍵詞：基于小波包能量譜—主元分析方法的滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)

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【摘要】：滾動(dòng)軸承是機(jī)械設(shè)備中使用最廣泛,同時(shí)也是最易損壞的零件之一。許多機(jī)械設(shè)備的故障都與滾動(dòng)軸承運(yùn)行的狀態(tài)有關(guān),其運(yùn)行狀態(tài)良好與否直接影響著整臺(tái)設(shè)備的性能。因此,對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障檢測(cè)具有十分重要的意義。對(duì)滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,是監(jiān)測(cè)滾動(dòng)軸承運(yùn)行狀態(tài)的有效途徑。因此本文提出了基于小波包能量譜的故障識(shí)別方法,其采用小波包分析方法,提取振動(dòng)信號(hào)的能量特征,并以此為基礎(chǔ)建立故障識(shí)別模型,用于檢測(cè)和識(shí)別振動(dòng)信號(hào)中的故障信息。本文以美國(guó)西儲(chǔ)大學(xué)滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)中心的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為背景,對(duì)所提出的方法進(jìn)行仿真分析。主要進(jìn)行了以下工作： (1)采用小波包能量譜—主元分析的故障檢測(cè)方法,來建立故障檢測(cè)模型。首先對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包分解,提取小波包能量譜特征向量,以此作為主元分析的輸入,建立故障檢測(cè)模型,通過SPE統(tǒng)計(jì)量和T2統(tǒng)計(jì)量檢測(cè)出軸承故障。 (2)提出小波包能量譜—稀疏核主元分析故障檢測(cè)方法。核主元分析需要構(gòu)建核矩陣,其維數(shù)等于樣本的數(shù)量,因此產(chǎn)生維數(shù)災(zāi)難、計(jì)算復(fù)雜等問題。為此本文采用稀疏核主元分析方法來進(jìn)行故障檢測(cè),該方法通過增量式樣本基構(gòu)造方法,提取能量頻譜的樣本基,以此樣本基建立核主元模型。稀疏核主元方法能有效地減少核矩陣維數(shù),降低了核主元分析的計(jì)算復(fù)雜度,計(jì)算效率得到提高。 (3)本文提取了振動(dòng)信號(hào)小波包能量譜,構(gòu)建了信號(hào)的能量特征向量,對(duì)能量特征向量進(jìn)行主元分析、核主元分析和稀疏核主元分析,建立故障識(shí)別模型,并應(yīng)用于美國(guó)西儲(chǔ)大學(xué)提供的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù),驗(yàn)證了這三種分析方法的有效性。 (4)最后,本文基于MALTLAB和C++Builder軟件的混合編程,設(shè)計(jì)了檢測(cè)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)的軟件系統(tǒng),以上提出的故障識(shí)別模型是該檢測(cè)軟件的核心。
【關(guān)鍵詞】：滾動(dòng)軸承 小波包能量譜 主元分析 稀疏核主元分析 故障檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TH133.33;TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 選題背景及研究意義10-11
• 1.2 滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)研究現(xiàn)狀11-17
• 1.2.1 滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)技術(shù)發(fā)展概況11-14
• 1.2.2 滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)方法14-16
• 1.2.3 滾動(dòng)軸承故障技術(shù)的局限性16-17
• 1.3 本文主要工作17-20
• 第二章 滾動(dòng)軸承振動(dòng)特征及振動(dòng)分析20-30
• 2.1 滾動(dòng)軸承的結(jié)構(gòu)20-21
• 2.2 滾動(dòng)軸承故障的主要形式21-23
• 2.3 滾動(dòng)軸承振動(dòng)分析23-27
• 2.3.1 滾動(dòng)軸承振動(dòng)機(jī)理24-25
• 2.3.2 滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)特征25-27
• 2.4 滾動(dòng)軸承的故障特征頻率與固有振動(dòng)頻率27-29
• 2.4.1 故障特征頻率27-28
• 2.4.2 固有振動(dòng)頻率28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第三章 基于小波包能量譜—主元分析的故障檢測(cè)30-42
• 3.1 滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的小波包分析30-33
• 3.1.1 小波包分析基本理論31-32
• 3.1.2 滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的小波包能量譜特征量提取32-33
• 3.2 基于PCA的故障檢測(cè)33-36
• 3.2.1 PCA的基本原理33-35
• 3.2.2 PCA故障檢測(cè)方法35-36
• 3.3 仿真研究36-40
• 3.3.1 頻譜分析36-38
• 3.3.2 主元故障檢測(cè)仿真分析38-40
• 3.4 本章小結(jié)40-42
• 第四章 基于小波包能量譜-稀疏核主元分析的故障檢測(cè)42-52
• 4.1 KPCA算法43-44
• 4.1.1 KPCA原理43-44
• 4.1.2 核函數(shù)選取44
• 4.2 基于KPCA的故障檢測(cè)44-47
• 4.2.1 T~2統(tǒng)計(jì)量44-45
• 4.2.2 SPE統(tǒng)計(jì)量45
• 4.2.3 KPCA故障檢測(cè)仿真分析45-47
• 4.3 基于稀疏核主元分析的故障檢測(cè)47-50
• 4.3.1 樣本基提取47-48
• 4.3.2 稀疏核主元故障檢測(cè)方法48
• 4.3.3 稀疏核主元故障檢測(cè)仿真分析48-50
• 4.4 本章小結(jié)50-52
• 第五章 滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)52-62
• 5.1 混合編程簡(jiǎn)介52-53
• 5.2 利用MATLAB引擎實(shí)現(xiàn)混合編程53-55
• 5.2.1 MATLAB engine介紹53-54
• 5.2.2 調(diào)用MATLAB計(jì)算引擎54-55
• 5.3 故障檢測(cè)軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)55-61
• 5.3.1 故障檢測(cè)系統(tǒng)模型55-56
• 5.3.2 軟件設(shè)計(jì)思路及功能介紹56
• 5.3.3 軟件使用說明56-58
• 5.3.4 軟件運(yùn)行及分析58-61
• 5.4 本章小結(jié)61-62
• 第六章 結(jié)論與展望62-64
• 6.1 工作總結(jié)62
• 6.2 研究展望62-64
• 致謝64-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 附錄A (攻讀碩士期間發(fā)表的論文)70
• 附錄B (攻讀碩士期間申請(qǐng)的軟件著作權(quán))70

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：940865