小波字典下齿轮箱复合故障瞬态特征的稀疏表示研究

发布时间：2017-12-23 05:42

本文关键词：小波字典下齿轮箱复合故障瞬态特征的稀疏表示研究　出处：《苏州大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：齿轮箱作为现代机械设备中不可缺少的动力传递部件,在航天事业、轮渡运输、风力发电、数控机床、高速铁路等现代工业设备与机械系统中应用十分普遍,其运行状态对整个机械设备与系统的运行状态有着至关重要的影响。然而,由于制造工艺复杂,持续工作时间长等原因,齿轮箱内部零部件常常会发生局部故障。因此,寻找合适的齿轮箱故障特征提取方法,对维持设备的正常运转、保障人民群众的生命财产安全均具有极其重要的现实意义。在工程实际中,故障往往又不是单独发生的,某些故障的存在可能会进一步促使其他故障的产生,从而形成复合故障。所以,基于齿轮箱的复合故障诊断技术的研究同样具有重要的实践意义。然而,在齿轮箱发生复合故障时,存在于同一振动信号中的两种或多种故障成分之间可能存在耦合作用,加大了复合故障特征分离与提取的难度。因此,齿轮箱复合故障特征提取研究工作具有重要的科学意义。本文在国家自然科学基金项目“稀疏框架下信号瞬态成分提取及其机械故障预示研究”(项目批准号:71375322)资助下,以轴承和齿轮局部故障组成的复合故障为研究对象,以分离和提取齿轮箱复合故障的瞬态特征成分为目标,提出了一种新型复合故障诊断方法——基于不同小波字典分别稀疏表示齿轮箱复合故障的瞬态特征成分,然后给出了具体的理论介绍与实验分析。论文首先针对齿轮箱内部的两个关键旋转零件——齿轮与轴承的故障振动特点进行分析,发现无论齿轮或是轴承发生局部故障时的振动信号中常会包含一组瞬态冲击成分,这些瞬态成分往往包含着重要的故障信息。而当齿轮箱中轴承和齿轮同时发生故障时,其振动信号中会出现两种瞬态冲击响应成分。因此,本文提出先后对这两种不同的瞬态成分别进行提取从而实现齿轮箱复合故障特征的分离与提取。然后,对信号稀疏表示方法的理论基础及关键步骤的进一步研究表明,稀疏表示方法能够将包含故障特征的瞬态成分转化为一系列稀疏表示系数,自适应性好,表达简洁。因此,本论文引入信号稀疏表示方法对齿轮箱复合故障特征进行提取。在信号稀疏表示理论的基础上,针对复合故障中轴承与齿轮故障信号波形具有的瞬态性和稀疏性的本质特点,本文提出分步对齿轮箱复合故障信号进行基于小波字典的稀疏表示策略。本文根据恒转速工况下原始复合信号中轴承与齿轮故障波形的特点,提出了采用通过计算相关性大小的相关滤波法构造过完备小波字典的方法。在选定匹配最优小波字典的前提下,本文针对信号稀疏表示理论模型中的另一关键问题——目标函数的求解进行展开讨论。信号稀疏表示理论模型的目标函数包含数据保真项和惩罚项两部分,分别对其中一项进行优化就可以得到某故障特征成分的稀疏表示向量。对于优化数据保真项问题,本文提出了利用SALSA求解目标函数;对于优化惩罚项问题,本文提出了利用优化最小算法设计一般形式的二次严格凸函数来求解目标函数。这两种稀疏表示方法均对齿轮箱的复合故障特征先后进行稀疏表示,最终将复合故障信号中的两种故障瞬态成分均先后转化成一系列的稀疏表示系数,从而完成齿轮箱复合故障特征的分离与提取目标。仿真分析和实测齿轮箱复合故障信号分析的结果均验证了所提两种方法的有效性。本文依据信号稀疏表示理论基础,构造适应故障波形特征的小波字典,提出了两种齿轮箱复合故障特征稀疏表示方法。本论文的工作丰富了机械故障特征提取方法,为复合故障特征的分离与提取提供了新型有效的方法,对齿轮箱复合故障的监测与诊断具有一定的理论和实践意义。
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH132.41

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