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局域均值分解方法在齿轮箱故障诊断中的研究

发布时间:2020-03-31 06:35
【摘要】: 本文以齿轮箱故障诊断为课题研究背景,研究了近年来出现的一种自适应时频分析方法—局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)方法。该方法能应用在非平稳信号的分析和处理中,为机械设备的诊断提供了一种新方法。 在研究LMD方法的基础理论与实现过程的基础上,针对LMD方法在实际应用中遇到的问题,提出了基于三次函数插值的LMD改进算法,以避免LMD分解中存在的滑动平滑跨度选取不恰当导致的问题;分析了LMD方法中的端点效应,尝试采用极值点延拓法减少端点效应的影响,通过仿真验证了极值点延拓法能够减少端点效应。 以JZQ250型齿轮箱为测试对象,进行了故障诊断实验,将改进后的LMD方法应用到齿轮箱故障信号中,对正常、断齿、轴承外圈和内圈信号进行分解,并对分解出来的各级乘积函数(Product Function,PF)做功率谱分析,获得了较好的故障诊断效果。实验结果表明了局域均值分解方法在齿轮箱故障诊断中具有可行性。
【图文】:

流程图,流程图,估计函数,过程信号


14图 2.9 LMD 分解流程图 分解流程图我们可以看到,,LMD 的分解平滑求取局域均值函 ( )im t 和包络估计函数均不相等;第二重循环为求取 ( )iPF t 的过程信号;第三重循环为求取所有 ( )iPF t 的过个极值点。解过程的表述来看,分解过程是一个逐步一个iPF 分量获得了原始信号相应频段的

三次函数,插值,均值函数,估计函数


()mti|()enati= 将三次样条插值获得局域均值函数和了基于三次样条插值的LMD方法。这样数和包络估计函数的过程,从而避免滑动通过仿真信号分析,得出结论如果将得的 LMD 分解效果要更好些。因此,本主要改进了局域均值函数和包络估计函数示出来:
【学位授予单位】:中北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TH132.41;TH165.3

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本文编号:2608712

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