基于盲源分离的齿轮箱故障诊断研究
发布时间：2021-07-02 12:20
本文针对齿轮箱复合故障难以提取的问题,研究了盲源分离算法和信号的降噪方法。重点分析了奇异值降噪算法和EEMD-SVD-JADE单通道盲源分离算法及其在实验中的应用。首先,介绍了齿轮箱振动模型和盲源分离理论。研究了齿轮的失效形式和振动特征,轴承的故障特征,齿轮箱的振动模型。总结了齿轮箱故障诊断常用的时域、频域和时频分析方法。说明了盲源分离数学模型;盲源分离的特性和预处理方法。重点研究了FastICA算法和JADE算法;并给出了分离效果评价指标。通过仿真证明这两种算法在齿轮箱复合故障诊断中是有效的。其次,论述了虚拟通道法中基于EEMD-SVD-JADE的单通道盲源分离算法。通过EEMD分解将单通道信号转换为多通道信号,基于SVD的源数估计方法估计源信号的数目,根据相关系数、峭度和方差标准选择有效IMF分量重构信号,用JADE算法对重构信号进行盲源分离。通过仿真齿轮箱复合故障信号验证了该算法能得到良好的分离效果。最后,研究了噪声环境下的盲源分离问题,并将算法应用于实验中。随机干扰噪声会降低盲源分离的效果。通过自相关降噪、奇异值差分谱降噪和改进的奇异值差分谱降噪三种方法对比,得到改进的奇异值差...
【文章来源】：石家庄铁道大学河北省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
齿轮副力学模型
图 2-2 滚动轴承的基本结构，D 为轴承节径(mm)，即1 2D r r；1r 为轴承内圈沟道的沟道半径(mm)；0d 为滚动体直径(mm)； 为接触角。有很多种失效形式，可分为内圈故障、外圈故障、滚动。有时是滚动轴承中一个部件发生故障，有时还会出现。这会影响轴承寿命，导致机器不能正常运行。动轴承振动信号的分析，可以诊断轴承是否发生故障。频率是不一样的，可以提前用公式计算出来。滚动轴承公式如下[38]:障特征频率：0(1 cos )2rz df fD 故障特征频率：2 21 ( ) cos2b rD df fd D
第六章 盲源分离在齿轮箱故障诊断中的应用六章 盲源分离在齿轮箱故障诊断中的应用箱故障实验台简介箱实验台传动系统美国动力传动故障诊断综合实验台(DDS)，该实验台能深力传动系统。实验台如图 6-1 所示，从左至右依次为电动，两级定轴齿轮箱，磁粉制动器。行星齿轮系，太阳齿轮拆装。该实验台设置了齿轮故障和轴承故障，通过实验台多个故障的复合。其中齿轮传动简图如图 6-2 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于典型谱相关峭度图的滚动轴承故障诊断方法[J]. 刘文朋,刘永强,杨绍普,顾晓辉. 振动与冲击. 2018(08)
[2]EEMD降噪和谱峭度法在铁路货车轴承故障诊断中的应用[J]. 李翠省,刘永强,廖英英. 石家庄铁道大学学报(自然科学版). 2017(01)
[3]基于拟合误差最小化原则的奇异值分解降噪有效秩阶次确定方法[J]. 崔伟成,许爱强,李伟,孟凡磊. 振动与冲击. 2017(03)
[4]机车齿轮传动系统多元信号时变盲分离研究[J]. 任彬,杨绍普,郝如江. 机械工程学报. 2016(20)
[5]基于小波半软阈值消噪的盲源分离方法[J]. 孟宗,马钊,刘东,李晶. 中国机械工程. 2016(03)
[6]基于LCD的齿轮箱混合故障盲源分离研究[J]. 杨宇,李永国,何知义,程军圣. 中国机械工程. 2015(08)
[7]基于EEMD子带提取相关机械振动信号单通道盲源分离[J]. 孟宗,蔡龙. 振动与冲击. 2014(20)
[8]一种确定奇异值分解降噪有效秩阶次的改进方法[J]. 王建国,李健,刘颖源. 振动与冲击. 2014(12)
[9]基于EEMD的单通道盲源分离在轴承故障诊断中的应用[J]. 李晓晖,傅攀. 中国机械工程. 2014(07)
[10]基于SVD降噪和盲信号分离的滚动轴承故障诊断[J]. 陈恩利,张玺,申永军,曹轩铭. 振动与冲击. 2012(23)
博士论文
[1]机械系统振动源的盲分离方法研究[D]. 叶红仙.浙江大学 2008
硕士论文
[1]基于EMD和形态学理论的齿轮故障诊断研究[D]. 李非.石家庄铁道大学 2017
[2]基于形态分量分析的变工况齿轮箱故障诊断研究[D]. 吴洋.石家庄铁道大学 2017
[3]齿轮故障振动信号特征提取方法研究[D]. 王胜江.石家庄铁道大学 2016
[4]基于盲源分离的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 马钊.燕山大学 2016
[5]基于盲源分离的滚动轴承复合故障诊断方法研究[D]. 刘军委.重庆大学 2016
[6]基于EEMD的单通道盲源分离研究与应用[D]. 姚鑫.大连交通大学 2015
[7]盲源分离方法及其在旋转机械故障诊断中的应用研究[D]. 王晓燕.燕山大学 2015
[8]基于单通道盲源分离理论的故障特征提取技术[D]. 高鹏.长安大学 2015
[9]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
[10]Hilbert-Huang变换改进算法及其在齿轮箱故障诊断中的应用研究[D]. 高昌鑫.河南理工大学 2010
本文编号：3260453
【文章来源】：石家庄铁道大学河北省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
齿轮副力学模型
图 2-2 滚动轴承的基本结构，D 为轴承节径(mm)，即1 2D r r；1r 为轴承内圈沟道的沟道半径(mm)；0d 为滚动体直径(mm)； 为接触角。有很多种失效形式，可分为内圈故障、外圈故障、滚动。有时是滚动轴承中一个部件发生故障，有时还会出现。这会影响轴承寿命，导致机器不能正常运行。动轴承振动信号的分析，可以诊断轴承是否发生故障。频率是不一样的，可以提前用公式计算出来。滚动轴承公式如下[38]:障特征频率：0(1 cos )2rz df fD 故障特征频率：2 21 ( ) cos2b rD df fd D
第六章 盲源分离在齿轮箱故障诊断中的应用六章 盲源分离在齿轮箱故障诊断中的应用箱故障实验台简介箱实验台传动系统美国动力传动故障诊断综合实验台(DDS)，该实验台能深力传动系统。实验台如图 6-1 所示，从左至右依次为电动，两级定轴齿轮箱，磁粉制动器。行星齿轮系，太阳齿轮拆装。该实验台设置了齿轮故障和轴承故障，通过实验台多个故障的复合。其中齿轮传动简图如图 6-2 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于典型谱相关峭度图的滚动轴承故障诊断方法[J]. 刘文朋,刘永强,杨绍普,顾晓辉. 振动与冲击. 2018(08)
[2]EEMD降噪和谱峭度法在铁路货车轴承故障诊断中的应用[J]. 李翠省,刘永强,廖英英. 石家庄铁道大学学报(自然科学版). 2017(01)
[3]基于拟合误差最小化原则的奇异值分解降噪有效秩阶次确定方法[J]. 崔伟成,许爱强,李伟,孟凡磊. 振动与冲击. 2017(03)
[4]机车齿轮传动系统多元信号时变盲分离研究[J]. 任彬,杨绍普,郝如江. 机械工程学报. 2016(20)
[5]基于小波半软阈值消噪的盲源分离方法[J]. 孟宗,马钊,刘东,李晶. 中国机械工程. 2016(03)
[6]基于LCD的齿轮箱混合故障盲源分离研究[J]. 杨宇,李永国,何知义,程军圣. 中国机械工程. 2015(08)
[7]基于EEMD子带提取相关机械振动信号单通道盲源分离[J]. 孟宗,蔡龙. 振动与冲击. 2014(20)
[8]一种确定奇异值分解降噪有效秩阶次的改进方法[J]. 王建国,李健,刘颖源. 振动与冲击. 2014(12)
[9]基于EEMD的单通道盲源分离在轴承故障诊断中的应用[J]. 李晓晖,傅攀. 中国机械工程. 2014(07)
[10]基于SVD降噪和盲信号分离的滚动轴承故障诊断[J]. 陈恩利,张玺,申永军,曹轩铭. 振动与冲击. 2012(23)
博士论文
[1]机械系统振动源的盲分离方法研究[D]. 叶红仙.浙江大学 2008
硕士论文
[1]基于EMD和形态学理论的齿轮故障诊断研究[D]. 李非.石家庄铁道大学 2017
[2]基于形态分量分析的变工况齿轮箱故障诊断研究[D]. 吴洋.石家庄铁道大学 2017
[3]齿轮故障振动信号特征提取方法研究[D]. 王胜江.石家庄铁道大学 2016
[4]基于盲源分离的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 马钊.燕山大学 2016
[5]基于盲源分离的滚动轴承复合故障诊断方法研究[D]. 刘军委.重庆大学 2016
[6]基于EEMD的单通道盲源分离研究与应用[D]. 姚鑫.大连交通大学 2015
[7]盲源分离方法及其在旋转机械故障诊断中的应用研究[D]. 王晓燕.燕山大学 2015
[8]基于单通道盲源分离理论的故障特征提取技术[D]. 高鹏.长安大学 2015
[9]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
[10]Hilbert-Huang变换改进算法及其在齿轮箱故障诊断中的应用研究[D]. 高昌鑫.河南理工大学 2010
本文编号：3260453
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