学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
基于全矢谱的齿轮系统故障诊断方法研究
作 者: 左长青
导 师: 韩捷
学 校: 郑州大学
专 业: 机械电子工程
关键词: 全矢谱 齿轮故障诊断 小波包—矢双谱 矢Wigner高阶谱
分类号: TH165.3
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 61次
引 用: 1次
阅 读: 论文下载
内容摘要
|
随着科学技术的发展与现代工业的进步,各种机械设备日趋大型化、高速化和重载化,自动化程度也越来越高。齿轮因其承载能力大、传动精度高、恒功率传动等特点,被广泛地应用于各种旋转机械。齿轮的运行好坏直接决定了机械设备的安全与稳定。因此,对齿轮系统的故障机理及诊断方法研究具有重要意义。由于转子的涡动特性,使得同一截面相互垂直的两个通道数据可能存在偏差。若只采用单通道的数据进行诊断,获得的故障特征信息并不完整,影响故障诊断的准确性与可靠性。全信息技术有效的融合了两个通道的信息,融合后的信息无论从结构上还是能量上都能够真实的反映转子的实际状态。本文重点介绍了全信息技术中的全矢谱技术。全矢谱技术处理方法具有高分辨率的特点,并能进一步做能量与三维分析,还可以拓展出一系列的分析方法,如矢功率谱、矢倒谱、短时矢谱等。本文主要以全矢谱技术为基础,结合传统分析方法,以拓展全矢谱分析方法,并进行齿轮故障诊断。当齿轮发生故障时,采集到的齿轮振动信号往往是非平稳信号。矢双谱可有效的分析非平稳信号,提取齿轮的故障特征。但矢双谱只能抑制高斯噪声,却对非高斯噪声却无能为力。将小波包变换与矢双谱结合,提出小波包—矢双谱。利用小波包变换的降噪功能预处理原始信号,然后再进行矢双谱分析。研究表明,该方法能有效的消除噪声。抑制了交叉项后的Wigner高阶谱可从各个角度对非平稳信号进行分析,真实的再现了信号频率成分随时间的演变过程,为齿轮故障特征提取及故障诊断提供有力的工具。将全矢谱技术与Wigner高阶谱结合,提出矢Wigner高阶谱,并将其应用到齿轮故障诊断中。仿真及实例表明,该方法不仅发挥了Wigner高阶谱的优点,而且融合了同源双通道信息,能够全面的反映齿轮的振动特征。
|
全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-10 1 绪论 10-19 1.1 课题的来源、目的及意义 10-11 1.1.1 课题的来源 10 1.1.2 课题的目的和意义 10-11 1.2 国内外研究现状 11-15 1.2.1 故障诊断技术的发展现状 11-13 1.2.2 齿轮故障诊断技术的发展现状 13-14 1.2.3 信息融合技术的发展现状 14-15 1.3 全信息技术简介 15-17 1.3.1 全息谱理论 15-16 1.3.2 全频谱技术 16-17 1.3.3 全矢谱理论 17 1.4 本文的主要研究内容 17-18 1.5 本章小结 18-19 2 齿轮的振动机理及诊断方法 19-36 2.1 齿轮的常见失效形式 19-20 2.2 齿轮的振动机理 20-29 2.2.1 齿轮振动的基本参数 20-23 2.2.2 齿轮振动的数学模型 23-25 2.2.3 齿轮故障的频谱特征 25-29 2.3 齿轮信号的常规分析方法 29-35 2.3.1 时域分析 29-31 2.3.2 频域分析 31-34 2.3.3 倒频谱分析 34 2.3.4 解调分析 34-35 2.4 本章小结 35-36 3 基于同源信息融合的全矢谱理论 36-50 3.1 全矢谱理论 36-44 3.1.1 概述 36 3.1.2 理论基础 36-42 3.1.3 数值计算 42-44 3.2 全矢谱与传统分析方法的关系 44-45 3.3 双通道信号的全信息图谱对比 45-47 3.4 全矢谱技术在齿轮故障诊断中的应用 47-49 3.5 本章小结 49-50 4 小波包—矢双谱在齿轮系统故障诊断中的研究 50-61 4.1 小波包分析 50-53 4.1.1 连续小波变换 50-51 4.1.2 离散小波变换 51-52 4.1.3 小波包分析 52-53 4.2 矢双谱 53-56 4.2.1 高阶谱 53-55 4.2.2 矢双谱 55-56 4.3 小波包—矢双谱分析方法 56-57 4.4 实例应用 57-60 4.5 本章小结 60-61 5 矢Wigner高阶谱在齿轮系统故障诊断中的研究 61-72 5.1 概述 61 5.2 Wigner高阶谱理论 61-65 5.2.1 Wigner分布 61-63 5.2.2 Wigner双谱与三谱 63-65 5.3 矢Wigner高阶谱定义、算法 65-67 5.4 数据模拟及实例验证 67-71 5.4.1 数据模拟 67-69 5.4.2 实例验证 69-71 5.4.3 结论 71 5.5 本章小结 71-72 6 结论与展望 72-74 6.1 结论 72-73 6.2 展望 73-74 参考文献 74-79 致谢 79-80 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 80
|
相似论文
- 基于包络分析的齿轮故障监测及基于人工神经网络的齿轮故障分类,TH165.3
- 低速重载齿轮振动故障诊断研究,TH165.3
- 基于全矢谱技术的高速齿轮故障诊断研究,TH165.3
- 基于全信息的机械故障特征提取方法研究,TH165.3
- 面向旋转机械的全矢回转信息研究,TH165.3
- 基于核函数方法的机械故障诊断方法研究,TH165.3
- 转子双截面信息融合及其故障诊断研究,TH165.3
- 全矢谱体系兼容性关键技术研究,TH165.3
- 基于全矢谱的瞬态信号表征与故障识别研究,TH165.3
- 基于全矢谱的全信息能量研究,TH165.3
- 基于全矢谱的风力发电系统齿轮箱的故障诊断研究,TH165.3
- 基于全矢谱的旋转机械故障特征提取研究,TH165.3
- 基于BP神经网络的齿轮故障模式识别研究,TH165.3
- 小波分析在微动齿轮故障诊断的应用与研究,TH165.3
- 基于全矢谱的智能诊断技术研究,TH165.3
- 基于全矢谱的故障预测关键技术研究,TH165.3
- 基于时频分析的齿轮故障机理及诊断研究,TH165.3
- 改进经验模态分解及其在齿轮故障诊断中的应用研究,TH165.3
- 旋转机械非平衡同源信息融合方法研究,TH17
- 机械故障诊断中的自适应报警技术研究,TH17
中图分类: > 工业技术 > 机械、仪表工业 > 机械制造工艺 > 柔性制造系统及柔性制造单元 > 故障诊断和维护
© 2012 www.xueweilunwen.com
|