基于改进形态分量分析算法的齿轮箱复合故障诊断研究
发布时间：2021-03-01 22:56
齿轮箱作为传递动力的中间部件,在各类机械设备中应用广泛。对齿轮箱进行状态监测与故障诊断具有重要的科研价值和现实意义。齿轮箱故障诊断方法众多,但采用振动信号分析法最为广泛、方便、成熟,振动信号分析法中提取故障特征信息是故障诊断的关键。通过统计分析齿轮箱故障发生部位,齿轮和轴承是齿轮箱最易失效零件。分析了齿轮的失效类型,分析了齿轮故障发生原因、表现,分析了齿轮局部故障振动特性,给出数学模型,齿轮出现局部故障时振动信号往往出现调幅调频成分;轴承的故障类型与齿轮类似,但振动特性表现不一致,为振动冲击信号。轴承出现局部故障时,滚动体经过缺陷位置形成激励,其振动信号中往往出现快速衰减的周期性瞬态冲击成分。给出轴承故障时的故障特征频率计算公式,为轴承故障判定做准备。齿轮箱故障振动信号往往是非线性非平稳信号,而Hilbert-Huang变换能够有效的应用在非线性和非平稳振动信号中,并且可以做到自适应分解。Hilbert-Huang变换由经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换两部分组成,其中EMD方法将信号分解为多个本征模态分量（IMF）,然后对每个本征模态分量做希尔伯特变换,获取每个IMF的瞬时谱,组合...
【文章来源】：华北水利水电大学河南省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一对齿轮啮合的力学模型
图 2-3 齿的断裂故障Fig 2-3 Fault of gear tooth的疲劳点蚀过程中齿轮之间的两个齿面将继续产生循环应力，当其大时，这时齿轮表面层会有小的疲劳裂纹产生，随着裂纹慢慢剥落然后形成点蚀。当齿轮发生疲劳点蚀故障时，表整，出现小坑使接触面积减少，接触应力增大，进一步加剧效，不能继续使用。
图 2-3 齿的断裂故障Fig 2-3 Fault of gear tooth2）齿的疲劳点蚀啮合过程中齿轮之间的两个齿面将继续产生循环应力，当其大于接极限时，这时齿轮表面层会有小的疲劳裂纹产生，随着裂纹的慢料会慢慢剥落然后形成点蚀。当齿轮发生疲劳点蚀故障时，表面材不平整，出现小坑使接触面积减少，接触应力增大，进一步加剧齿面轮失效，不能继续使用。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波-包络解调的齿轮箱复合故障研究[J]. 李嘉鹏,苑宇. 大连交通大学学报. 2017(06)
[2]基于声发射和ICA信号处理的轧机齿轮箱故障诊断[J]. 胥永刚,魏志恒,徐海,朱立欢. 机械设计与制造. 2017(10)
[3]基于FastICA的阶次倒谱分析在齿轮箱故障诊断中的应用研究[J]. 田昊,尚利民,康小勇,贾云非,胡尚夫. 机械. 2016(12)
[4]基于LMD的包络谱特征值在齿轮箱故障诊断中的应用研究[J]. 王鹏飞,胡建中. 机电工程. 2016(05)
[5]油液分析在齿轮箱故障诊断中的应用[J]. 黎康康,王志勇. 机车车辆工艺. 2015(05)
[6]齿轮箱复合故障诊断的信号共振分量能量算子解调方法[J]. 张文义,于德介,陈向民. 振动工程学报. 2015(01)
[7]改进的EMD在齿轮箱故障诊断中的应用研究[J]. 许昕,潘宏侠. 机械传动. 2014(10)
[8]改进的希尔伯特-黄变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 郑近德,程军圣. 机械工程学报. 2015(01)
[9]齿轮箱复合故障振动信号的形态分量分析[J]. 陈向民,于德介,李蓉. 机械工程学报. 2014(03)
[10]形态分量分析在齿轮箱复合故障诊断中的应用[J]. 李辉,郑海起,唐力伟. 振动.测试与诊断. 2013(04)
博士论文
[1]基于多小波变换的矿用齿轮箱故障诊断研究[D]. 华伟.中国矿业大学(北京) 2017
[2]基于盲源分离的齿轮箱低频故障特征提取方法研究[D]. 冷军发.河南理工大学 2016
[3]基于变分模态分解与优化多核支持向量机的旋转机械早期故障诊断方法研究[D]. 吕中亮.重庆大学 2016
[4]齿轮箱故障振动信号去噪及特征提取算法研究[D]. 张澎涛.东北林业大学 2014
[5]齿轮箱复合故障诊断方法研究[D]. 李蓉.湖南大学 2013
[6]机械系统故障信号特征提取技术研究[D]. 余红英.中北大学 2005
硕士论文
[1]基于EEMD和SVM的齿轮箱故障诊断与识别[D]. 谷宇希.华北水利水电大学 2016
[2]齿轮箱状态监测与故障诊断系统的研究[D]. 刘楠春.华北水利水电大学 2016
[3]基于形态分量分析的齿轮箱多故障诊断方法研究[D]. 王敏.湖南大学 2016
[4]基于信号共振稀疏分解的齿轮箱故障诊断方法研究[D]. 李星.湖南大学 2014
[5]基于EMD的齿轮箱故障特征提取方法研究[D]. 张强.大连理工大学 2013
[6]某齿轮箱故障振动信号特征提取及分析技术研究[D]. 赖达波.电子科技大学 2013
[7]基于时、频域—小波分析和神经网络方法的齿轮箱故障诊断研究[D]. 时建峰.太原理工大学 2008
[8]齿轮箱故障源信号分析方法及系统研究[D]. 项文娟.浙江大学 2007
本文编号：3058141
【文章来源】：华北水利水电大学河南省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一对齿轮啮合的力学模型
图 2-3 齿的断裂故障Fig 2-3 Fault of gear tooth的疲劳点蚀过程中齿轮之间的两个齿面将继续产生循环应力，当其大时，这时齿轮表面层会有小的疲劳裂纹产生，随着裂纹慢慢剥落然后形成点蚀。当齿轮发生疲劳点蚀故障时，表整，出现小坑使接触面积减少，接触应力增大，进一步加剧效，不能继续使用。
图 2-3 齿的断裂故障Fig 2-3 Fault of gear tooth2）齿的疲劳点蚀啮合过程中齿轮之间的两个齿面将继续产生循环应力，当其大于接极限时，这时齿轮表面层会有小的疲劳裂纹产生，随着裂纹的慢料会慢慢剥落然后形成点蚀。当齿轮发生疲劳点蚀故障时，表面材不平整，出现小坑使接触面积减少，接触应力增大，进一步加剧齿面轮失效，不能继续使用。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波-包络解调的齿轮箱复合故障研究[J]. 李嘉鹏,苑宇. 大连交通大学学报. 2017(06)
[2]基于声发射和ICA信号处理的轧机齿轮箱故障诊断[J]. 胥永刚,魏志恒,徐海,朱立欢. 机械设计与制造. 2017(10)
[3]基于FastICA的阶次倒谱分析在齿轮箱故障诊断中的应用研究[J]. 田昊,尚利民,康小勇,贾云非,胡尚夫. 机械. 2016(12)
[4]基于LMD的包络谱特征值在齿轮箱故障诊断中的应用研究[J]. 王鹏飞,胡建中. 机电工程. 2016(05)
[5]油液分析在齿轮箱故障诊断中的应用[J]. 黎康康,王志勇. 机车车辆工艺. 2015(05)
[6]齿轮箱复合故障诊断的信号共振分量能量算子解调方法[J]. 张文义,于德介,陈向民. 振动工程学报. 2015(01)
[7]改进的EMD在齿轮箱故障诊断中的应用研究[J]. 许昕,潘宏侠. 机械传动. 2014(10)
[8]改进的希尔伯特-黄变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 郑近德,程军圣. 机械工程学报. 2015(01)
[9]齿轮箱复合故障振动信号的形态分量分析[J]. 陈向民,于德介,李蓉. 机械工程学报. 2014(03)
[10]形态分量分析在齿轮箱复合故障诊断中的应用[J]. 李辉,郑海起,唐力伟. 振动.测试与诊断. 2013(04)
博士论文
[1]基于多小波变换的矿用齿轮箱故障诊断研究[D]. 华伟.中国矿业大学(北京) 2017
[2]基于盲源分离的齿轮箱低频故障特征提取方法研究[D]. 冷军发.河南理工大学 2016
[3]基于变分模态分解与优化多核支持向量机的旋转机械早期故障诊断方法研究[D]. 吕中亮.重庆大学 2016
[4]齿轮箱故障振动信号去噪及特征提取算法研究[D]. 张澎涛.东北林业大学 2014
[5]齿轮箱复合故障诊断方法研究[D]. 李蓉.湖南大学 2013
[6]机械系统故障信号特征提取技术研究[D]. 余红英.中北大学 2005
硕士论文
[1]基于EEMD和SVM的齿轮箱故障诊断与识别[D]. 谷宇希.华北水利水电大学 2016
[2]齿轮箱状态监测与故障诊断系统的研究[D]. 刘楠春.华北水利水电大学 2016
[3]基于形态分量分析的齿轮箱多故障诊断方法研究[D]. 王敏.湖南大学 2016
[4]基于信号共振稀疏分解的齿轮箱故障诊断方法研究[D]. 李星.湖南大学 2014
[5]基于EMD的齿轮箱故障特征提取方法研究[D]. 张强.大连理工大学 2013
[6]某齿轮箱故障振动信号特征提取及分析技术研究[D]. 赖达波.电子科技大学 2013
[7]基于时、频域—小波分析和神经网络方法的齿轮箱故障诊断研究[D]. 时建峰.太原理工大学 2008
[8]齿轮箱故障源信号分析方法及系统研究[D]. 项文娟.浙江大学 2007
本文编号：3058141
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