广义解调时频分析方法及其在齿轮故障诊断中的应用研究

发布时间：2020-04-12 13:47

【摘要】： 齿轮是传递运动和动力的通用零部件,在机械设备中得到了广泛的应用。许多情况下,齿轮故障是导致机械设备失效的主要原因,因此,对齿轮进行故障诊断具有重要意义。在齿轮故障诊断技术的研究内容中,故障特征分析处于核心地位,它通过对原始信号的分析和处理以提取故障特征信息从而为模式识别和故障诊断服务,因此需要选择合适的信号处理方法。广义解调时频分析方法是一种新的信号处理方法,它将时频分布是曲线的信号变换为时频分布是平行于时间坐标轴的直线的信号,然后采用最大重叠离散小波包变换(Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT)对广义解调后的信号进行分解,得到若干个瞬时幅值和瞬时频率具有物理意义的单分量信号,经验证该方法在很多方面优于窗口傅里叶变换、小波变换、EMD(Empirical Mod Decomposition,简称EMD)方法等时频分析方法。广义解调时频分析方法非常适合于处理多分量的调幅调频信号,而当齿轮发生故障时,其振动信号多表现为多分量的调幅调频信号,因此,该方法适合于处理齿轮故障振动信号。本文主要完成了两个方面的研究：对广义解调时频分析方法理论研究和基于广义解调时频分析的齿轮故障诊断方法研究,主要研究工作和创新点如下： 1、对相位函数的选择进行了研究,研究结果发现即使各个分量的时频分布曲线不是相互平行的多分量信号,只要广义解调后各个分量的时频分布曲线分布在不同的小波包时频空间的矩形块中,而且小波包时频空间的任何一个矩形时频块最多只包含一个分量,此时瞬时频率和瞬时幅值同样具有物理意义,仍然可以得到比较准确的结果。 2、广义解调时频分析方法在多分量的调幅调频信号分解方面具有明显的优势,本文提出了改进的广义解调时频分析方法和多次广义解调时频分析方法并将两种方法应用于多分量信号的分解,仿真信号分析证明了两种方法的有效性。 3、对于含有噪声的多分量信号,广义解调时频分析方法可以有效地提取原始信号中的主要频率成分。因此,广义解调时频分析方法可以应用于实际的工程信号分析和处理。 4、提出了基于MODWPT的Hilbert谱方法并将其应用于齿轮故障诊断。仿真信号分析证明基于MODWPT的Hilbert谱方法明显优于基于EMD的Hilbert谱方法。实验结果分析显示基于MODWPT的Hilbert谱方法对稳定转速工况下故障齿轮振动信号的分析具有非常明显的优势。 5、将广义解调时频分析方法和阶比分析技术相结合对转速变化工况下故障齿轮振动信号进行分析。从幅值调制的研究角度出发提出了基于广义解调时频分析的包络阶次谱方法,从相位调制的研究角度出发提出了基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法。仿真信号分析和实验数据分析证明了两种方法的有效性。
【图文】：

傅里叶变换,时频分析,仿真信号

仿真信号x(O由式(3.8)给出，其采样频率为IO24HZ。x(t)=sin(2对)eos(100对+100叮，)+sin(4对)eos(200耐+100可，)r。[o，l](3.8)其时域图形如图3.6所示，，时频分析结果如图3.7一3.10所示。2沪口、耸。-2洲洲洲卿卿 lll.门门 ...lll璐璐 lll11111)))lll(((讲讲 ...申申腑腑〔〔〔〔〔〔卿卿卿卿卿晒哪哪哪哪哪哪侧侧侧侧，，，，，，，

谱图,离散小波包变换,EMD方法,信号

图3.9由EMD得到得Hilbert谱图3.10由广义解调得到的Hilbert谱图3.7是采用了汉明窗对信号进行窗口傅里叶变换，图3.8是用最大离散小波包变换(MODWPT)对信号进行分析得到的Hilbert谱，图3.9是用EMD方法对信号进行分析得到的Hilbert谱。进行比较可以看出，窗口傅里叶变换和EMD方法
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TH132.41;TH165.3

【引证文献】