设备振动信号的HHT分析与应用研究
发布时间:2023-04-29 05:39
机械设备故障诊断技术对于保证设备的安全、可靠、高效运行具有重要的理论意义和应用价值。由于振动参数通过测试容易获取,因此,基于振动信号处理和故障特征提取既是机械设备状态判断和故障诊断技术中最常用和实用的方法,也是最为有效的方法。 机械设备通常的状态识别和故障诊断是分别针对振动信号的时域或频域处理。但将时域和频域结合的振动信号分析和处理是现代信号分析最新方法,在处理信号尤其是针对非平稳、非线性信号有其独到之处。 本文首先介绍了常用的机械故障诊断的时频分析方法,研究了一种新的时频分析方法-Hilbert-Huang变换(HHT),针对其自身算法产生的端点效应和虚假分量等不足,提出了改进的方法—端点延拓和改变采样率的方法,以及HHT和相关分析结合的方法,来去掉虚假分量,达到降噪的目的。通过仿真信号和应用实例分析,提高了信号的信噪比,验证了该方法的有效性。 在验证实例中,论文先以一台现场轧机故障减速机齿轮箱为对象,并对采集的故障信号进行EMD分解得到固有模态函数(IMF)分量,然后对所有的固有模态函数进行Hilbert变换处理,得到的三维图和边际谱图中较为清晰地表达了故障信息,说明了该方法在工程...
【文章页数】:89 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题的背景和意义
1.2 HHT 的提出和国内外研究现状
1.3 本论文研究主要内容
2 常用的时频方法简介
2.1 短时傅里叶变换(STFT)
2.2 Wigner-Ville 分布
2.3 改进的Wigner-Ville 分布
2.4 小波变换
2.5 本章小结
3 希尔伯特黄变换理论简介
3.1 瞬时频率
3.2 固有模态函数
3.3 经验模态分解
3.4 Hilbert 变换
3.5 常用的时频方法与HHT 对比
3.6 HHT 在多分量信号中的仿真
3.7 本章小结
4 EMD 方法的理论研究与改进
4.1 筛选停止准则
4.2 模态混叠
4.3 端点效应
4.4 曲线拟合
4.5 采样频率对EMD 分解的影响
4.6 改进的EMD 在仿真信号的应用
4.6.1 改进方法的信号仿真对比
4.6.2 信号的延拓与截取
4.7 本章小结
5 HHT 方法在非平稳信号仿真中应用
5.1 几种非平稳仿真信号的实例
5.1.1 调频信号分析
5.1.2 频率突变信号
5.1.3 非线性信号分析
5.1.4 含噪信号分析
5.2 HHT 去噪
5.2.1 传统的去噪方法
5.2.2 EMD 方法去噪
5.3 本章小结
6 HHT 法在机械振动信号中的应用
6.1 HHT 在减速机齿轮箱故障诊断中的应用
6.1.1 齿轮箱故障诊断简介
6.1.2 测试系统简介
6.1.3 轧机减速机参数计算
6.1.4 实例分析
6.2 HHT 在汽车发动机信号故障诊断中的应用
6.2.1 振动测试方案简介
6.2.2 HHT 在实测发动机振动信号中的应用
6.3 本章小结
结论
参考文献
在学研究成果
致谢
本文编号:3805278
【文章页数】:89 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题的背景和意义
1.2 HHT 的提出和国内外研究现状
1.3 本论文研究主要内容
2 常用的时频方法简介
2.1 短时傅里叶变换(STFT)
2.2 Wigner-Ville 分布
2.3 改进的Wigner-Ville 分布
2.4 小波变换
2.5 本章小结
3 希尔伯特黄变换理论简介
3.1 瞬时频率
3.2 固有模态函数
3.3 经验模态分解
3.4 Hilbert 变换
3.5 常用的时频方法与HHT 对比
3.6 HHT 在多分量信号中的仿真
3.7 本章小结
4 EMD 方法的理论研究与改进
4.1 筛选停止准则
4.2 模态混叠
4.3 端点效应
4.4 曲线拟合
4.5 采样频率对EMD 分解的影响
4.6 改进的EMD 在仿真信号的应用
4.6.1 改进方法的信号仿真对比
4.6.2 信号的延拓与截取
4.7 本章小结
5 HHT 方法在非平稳信号仿真中应用
5.1 几种非平稳仿真信号的实例
5.1.1 调频信号分析
5.1.2 频率突变信号
5.1.3 非线性信号分析
5.1.4 含噪信号分析
5.2 HHT 去噪
5.2.1 传统的去噪方法
5.2.2 EMD 方法去噪
5.3 本章小结
6 HHT 法在机械振动信号中的应用
6.1 HHT 在减速机齿轮箱故障诊断中的应用
6.1.1 齿轮箱故障诊断简介
6.1.2 测试系统简介
6.1.3 轧机减速机参数计算
6.1.4 实例分析
6.2 HHT 在汽车发动机信号故障诊断中的应用
6.2.1 振动测试方案简介
6.2.2 HHT 在实测发动机振动信号中的应用
6.3 本章小结
结论
参考文献
在学研究成果
致谢
本文编号:3805278
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