智能倒频谱及其在故障诊断中的应用研究

发布时间：2017-03-23 02:09

  本文关键词：智能倒频谱及其在故障诊断中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：倒频谱分析方法是故障诊断的一种常用方法,该方法对具有边频带的频谱在检测方面具有较强的辨析能力,它主要利用傅里叶变换将振动信号的周期成分转变成离散的谐波信号,并且与对数变换相结合增强了能量较弱的周期成分的分辨率。齿轮故障是旋转机械主要故障之一。当齿轮出现偏心、局部断裂、胶合、疲劳、齿面磨损等故障时,在啮合频率及其谐波周围会产生以故障齿轮的运行频率为间隔的边频带。利用倒频谱分析能有效检测到其中的边频带。利用倒频谱分析方法对齿轮箱进行故障诊断研究,阐述了该方法所存在的优缺点,在对倒频谱分析进行了详细的理论研究的基础上,解决了倒频谱量化分析问题,为提高该方法的分辨率,研究了倒熵谱。为了避免误判,还结合全矢谱技术,研究了全矢倒频谱。主要的研究工作和成果如下:研究方法:倒频谱分析方法包括两次傅里叶变换。第一次变换是对信号中的谐波成分进行检测,并以幅值谱的形式呈现。幅值谱中可能存在边频带,边频带的间距反应故障的特征频率,对功率谱作对数变换可以避免幅值小的边频信号被忽略。第二次傅里叶逆变换把幅值谱中的边频带转换成倒频谱的一根或若干根谱线,倒频率的倒数是幅值谱中边频带的间距,因此可以对故障进行定位。倒频谱经过量化分析后可以计算出幅值谱中谐波的数量。若把第二次傅里叶逆变换改成求最大熵分析方法,得到倒熵谱,能更稳定的反映出功率谱中的边频信号,提高了分辨率,而全矢倒频谱能够更加真实的反应故障信息。对象研究:当齿轮出现齿面磨损时,幅值谱中会出现以运行频率为间隔的边频带,通过对诊断方法和诊断对象的理论研究发现,用倒频谱分析方法可以判断齿面磨损故障,其可取性和准确性非常高。实验仿真:为了验证理论研究的可行性,采用以固定间隔的谐波信号为研究对象,对其做两次傅里叶变换,分别得到幅值谱和倒频谱,对两者进行比较,倒频谱中特征倒频率对应的幅值刚好是幅值谱中边频带中谐波的和。根据齿轮频谱特征作出理论分析。把第二次傅里叶逆变换用最大熵方法代替,得到倒熵谱,倒熵谱的峰值更加明显,分辨率更高。实例分析:利用倒频谱分析方法对齿轮箱进行故障诊断分析。阐述了倒频谱分析方法应用于实际分析的过程。在倒频谱中出现了故障特征倒频率,与故障齿轮的回转频率相对应,对此故障进行量化分析,判断齿轮故障的严重程度。方法优化:用倒熵谱分析方法对齿轮箱进行故障诊断研究,进一步证明了该方法在分辨率和稳定性等方面的优势,最终实现了齿轮箱故障的精确定位和量化分析。
【关键词】：倒频谱 倒熵谱 最大熵谱 故障诊断 量化分析
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1 绪论11-15
• 1.1 课题的来源11
• 1.2 课题的提出和意义11-12
• 1.3 故障诊断技术的研究及其进展12-13
• 1.4 倒频谱技术的研究及其进展13-14
• 1.5 论文的主要研究内容14
• 1.6 本章小结14-15
• 2 齿轮的振动机理和故障诊断方法15-28
• 2.1 齿轮的振动机理和特征频率15-21
• 2.1.1 齿轮的振动机理15
• 2.1.2 齿轮运行的特征频率15-17
• 2.1.3 齿轮副的等效质量17
• 2.1.4 直齿圆柱齿轮刚度的确定17-18
• 2.1.5 齿轮振动的数学模型18-20
• 2.1.6 齿轮故障的频谱特征20-21
• 2.2 齿轮故障的频谱特征21-23
• 2.2.1 大周期故障的频谱特征21-22
• 2.2.2 小周期故障的频率特征22-23
• 2.3 齿轮的主要失效形式23-24
• 2.3.1 齿轮的主要失效形式23-24
• 2.4 齿轮振动检测的常用分析方法24-27
• 2.4.1 信号的时域分析24-26
• 2.4.2 信号的频域分析26
• 2.4.3 信号的倒频谱分析26-27
• 2.5 本章小结27-28
• 3 倒频谱分析28-48
• 3.1 倒频谱定义28-29
• 3.1.1 功率倒频谱28
• 3.1.2 复倒频谱28-29
• 3.1.3 全矢倒频谱29
• 3.2 倒频谱的变换过程29-42
• 3.2.1 同源信息融合30-37
• 3.2.2 谱分析37-40
• 3.2.3 功率谱40-41
• 3.2.4 对数转换41
• 3.2.5 二次傅里叶逆变换41-42
• 3.2.6 采样频率42
• 3.3 倒熵谱分析42-47
• 3.3.1 最大熵谱理论42-44
• 3.3.2 阶数的估算准则44-45
• 3.3.3 最大熵谱估计的特点45
• 3.3.4 倒熵谱理论45-47
• 3.4 本章小结47-48
• 4 倒频谱分析方法在齿轮故障诊断中的应用研究48-58
• 4.1 仿真分析48-52
• 4.2 诊断实例分析52-56
• 4.3 本章小结56-58
• 5 结论与展望58-60
• 5.1 工作总结及创新点58-59
• 5.1.1 本文主要内容及总结58
• 5.1.2 本文创新点58-59
• 5.2 展望59-60
• 参考文献60-64
• 致谢64-65
• 个人简历在校期间发表的学术论文及研究成果65

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 骆志高;仇学青;田海泉;;齿轮故障诊断研究的国内现状与发展方向[J];矿山机械;2006年01期

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 王洪;旋转机械故障诊断新方法的应用研究与振动监测诊断系统的开发[D];华北电力大学（北京）;2003年

2 巩晓峗;基于全矢谱技术的高速齿轮故障诊断研究[D];郑州大学;2009年

  本文关键词：智能倒频谱及其在故障诊断中的应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：262686