基于独立分量分析（ICA）齿轮传动装置振动信号研究

发布时间：2025-03-15 00:01

　　故障诊断的前提是必须尽可能获得设备故障的特征信息,而故障特征信息的提取与分离是其中一个关键问题。论文将独立分量分析(ICA)算法应用于齿轮传动装置振动信号的处理,探讨故障特征提取与分离的方法,完成了以下主要工作。 以机械设备中齿轮传动装置为对象,针对齿轮传动装置关键部件齿轮的故障机理,确定了故障监测参数;分析了齿轮传动装置振动的故障特征,设计了齿轮箱故障诊断系统的总体方案;在故障特征信息的提取与分离方法研究方面,将盲源信号处理中的独立分量分析(ICA)关键算法应用于其中,重点研究了ICA算法原理、算法特点和目标函数,运用MATLAB软件实现ICA算法的仿真;利用Lab VIEW软件开发了齿轮传动装置振动信号采集系统,能够实现数据采集、显示、分析和储存功能。 在上述工作的基础上,以JZQ200型减速器为故障诊断对象,搭建了故障诊断试验台,应用开发的振动信号采集系统提取信号,再利用ICA算法对齿轮箱的振动信号进行了分离,结果表明,经ICA分离后故障信息明显增强,为进一步分析信号特征奠定基础,能够更有效实现故障诊断。

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 选题的背景及研究意义
    1.2 故障诊断研究现状及发展趋势
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 论文主要研究内容
2 齿轮故障特征
    2.1 齿轮故障诊断机理
    2.2 齿轮故障原因概述
    2.3 故障情况下齿轮振动信号的时域特征与频域特征
    2.4 齿轮故障振动信号诊断方法
    2.5 盲源处理方法概述
3 盲源信号处理方法研究
    3.1 独立分量分析（ICA）研究概述
        3.1.1 ICA 方法原理
    3.2 经典ICA 算法
        3.2.1 H-J 算法
        3.2.2 最大似然算法和最小互信息算法
    3.3 算法特点
        3.3.1 程序实现
        3.3.2 仿真实验
    3.4 本章小结
4 振动测试系统设计
    4.1 传感器测量系统
    4.2 LabVIEW 的概念和特点
    4.3 齿轮传动装置振动信号测试系统
        4.3.1 振动信号预处理方法
        4.3.2 信号的时域分析
        4.3.3 信号的幅值分析
        4.3.4 信号的频谱分析
        4.3.5 振动信号分析系统
    4.4 本章小结
5 振动分析试验台设计
    5.1 试验台结构设计
    5.2 试验台零部件的型号及传动比确定
    5.3 传动装置的运动与动力参数
    5.4 实验验证
    5.5 本章小结
6 结论
    6.1 结论
    6.2 工作展望
致谢
参考文献
附录



本文编号：4034825