發(fā)布時(shí)間：2017-08-23 06:00

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)的小波閾值去噪及其在齒輪故障診斷中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 小波變換 傅里葉分析 閾值去噪 振動(dòng)信號(hào) 故障診斷

【摘要】：小波變換作為一種數(shù)學(xué)理論和方法在處理信號(hào)和圖像、智能語音判別、核探測(cè)鄰域、機(jī)器狀態(tài)的識(shí)別、超聲波探測(cè)等工程應(yīng)用范圍內(nèi)引起了越來越多的關(guān)注和重視。齒輪振動(dòng)信號(hào)在機(jī)械故障診斷中起到關(guān)鍵性作用,通過采集齒輪運(yùn)行過程中產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)來分析判斷齒輪的故障原因。在采集振動(dòng)信號(hào)的過程中,不可避免會(huì)受到大量背景噪聲信號(hào)、零件摩擦等外界的影響,振動(dòng)信號(hào)在傳輸過程中也會(huì)受到噪聲的干擾。所以一般情況下采集到的齒輪振動(dòng)信號(hào)是含有噪聲的信號(hào)。因此,對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪研究,提取原始信號(hào)從而為后期故障診斷提供準(zhǔn)確信息是本文研究的重點(diǎn)。本文主要針對(duì)齒輪的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪研究。由于齒輪振動(dòng)信號(hào)本身的特點(diǎn)及噪聲的影響使得振動(dòng)信號(hào)具有非平穩(wěn)的特性。然而傅里葉變換只在頻域范圍內(nèi)有效,不能滿足非平穩(wěn)信號(hào)的分析。小波變換彌補(bǔ)了傳統(tǒng)去噪的缺點(diǎn),具有時(shí)頻局部分析的優(yōu)勢(shì),因此采用小波變換處理齒輪振動(dòng)信號(hào)較為合理。由于小波函數(shù)的選取會(huì)直接影響去噪效果,從小波函數(shù)的正交性、對(duì)稱性、緊支性等方面考慮,本文選用db5小波基較其他小波函數(shù)對(duì)分析齒輪振動(dòng)信號(hào)更加有效。由于硬閾值函數(shù)法重構(gòu)信號(hào)時(shí)小波系數(shù)的不連續(xù)性容易出現(xiàn)“偽吉布斯”現(xiàn)象,軟閾值函數(shù)法小波系數(shù)的估計(jì)值與實(shí)際值之間存在偏差的情況。本文構(gòu)造了一種可以介于硬、軟閾值函數(shù)之間靈活改變的新閾值函數(shù)。閾值的選取對(duì)小波去噪效果起至關(guān)重要的影響,閾值選取大時(shí),部分有用信號(hào)會(huì)當(dāng)作噪聲去掉,有用信號(hào)信息丟失太多;閾值過小又會(huì)殘留過多的噪聲成分,容易引起信號(hào)的失真,影響去噪效果。為了取得更好的去噪效果本文又對(duì)閾值作了進(jìn)一步的改進(jìn)。將小波分析應(yīng)用于齒輪故障的分析診斷方面,在齒輪早期的故障診斷方面取得良好的效果,這在保證齒輪設(shè)備的安全可靠運(yùn)行方面起著重要的作用。小波分析具有廣闊的應(yīng)用前景,是一項(xiàng)值得推廣的新技術(shù)。
【關(guān)鍵詞】：小波變換 傅里葉分析 閾值去噪 振動(dòng)信號(hào) 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O174.2;TH132.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 引言9-10
• 1.2 課題研究背景及意義10-13
• 1.3 齒輪故障診研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 本文主要內(nèi)容及框架安排14-16
• 第二章 相關(guān)背景知識(shí)介紹16-29
• 2.1 傅里葉變換16-17
• 2.2 小波變換理論概述17-25
• 2.2.1 連續(xù)小波18-20
• 2.2.2 離散小波20-22
• 2.2.3 不同變換方法的評(píng)價(jià)22-23
• 2.2.4 多分辨率分析和Mallat算法23-25
• 2.3 齒輪的振動(dòng)機(jī)理25-28
• 2.3.1 齒輪的基本振動(dòng)分析25-26
• 2.3.2 齒輪故障振動(dòng)信號(hào)模型26-27
• 2.3.3 齒輪振動(dòng)及其特點(diǎn)27
• 2.3.4 診斷齒輪故障的方法27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于小波去噪算法的研究29-41
• 3.1 去噪問題描述29-32
• 3.1.1 噪聲信號(hào)的特性29-30
• 3.1.2 振動(dòng)信號(hào)的分析30-31
• 3.1.3 非平穩(wěn)信號(hào)的特性31-32
• 3.2 去噪方法的研究及評(píng)價(jià)32-39
• 3.2.1 小波模極大值去噪方法32
• 3.2.2 小波系數(shù)尺度相關(guān)去噪法32-33
• 3.2.3 小波閾值去噪法33-38
• 3.2.4 平移不變量去噪法38-39
• 3.2.5 幾種去噪方法的比較39
• 3.3 本章小結(jié)39-41
• 第四章 基于改進(jìn)的新型閾值函數(shù)去噪算法研究41-49
• 4.1 小波閾值去噪原理41-43
• 4.1.1 小波基的選取42-43
• 4.1.2 小波分解層數(shù)及閾值的確定43
• 4.2 去噪效果判定43-44
• 4.3 一種改進(jìn)的新閾值函數(shù)44-48
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)一44-45
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)二45-46
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)三46-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第五章 基于齒輪振動(dòng)信號(hào)的去噪及故障診斷研究49-63
• 5.1 齒輪的故障形式分析49-50
• 5.2 振動(dòng)信號(hào)的采集50-54
• 5.2.1 適合齒輪振動(dòng)信號(hào)小波基的選擇50-51
• 5.2.2 仿真實(shí)驗(yàn)51-54
• 5.3 基于改進(jìn)的閾值去噪方案54-59
• 5.4 基于齒輪振動(dòng)信號(hào)的故障診斷研究59-62
• 5.5 本章小結(jié)62-63
• 第六章 總結(jié)與展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 致謝68

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本文編號(hào)：723348