变工况齿轮故障诊断方法的研究

发布时间：2017-07-27 11:30

  本文关键词：变工况齿轮故障诊断方法的研究

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【摘要】：齿轮作为机械设备中主要的传动部件,工作环境复杂,也是齿轮箱中容易出现故障的零件。传统的齿轮故障诊断方法常假设齿轮运行在稳态工况下,实际上齿轮通常都在变工况的条件下工作。本文针对变工况齿轮的故障诊断方法展开研究。首先,在深入分析变工况齿轮时域信号特点的基础上,设计了基于阶次分析的变工况齿轮信号采集系统,通过阶次分析的方法将变工况齿轮时域非平稳信号转化为角域平稳信号;其次,采用改进镜像延拓的EMD分解的方法对变工况齿轮角域信号进行分解,采用相关系数法对分解的角域信号进行筛选,提高了信号信噪比;再次,采用Hilbert解调对阶次谱进行解调,根据解调后调制信息确定故障的位置,并为变工况齿轮故障的特征提取做了准备;最后,建立了基于BP神经网络的齿轮故障的识别系统,选取不同阶次段的能量值作为特征向量输入到BP神经网络中进行识别,可以准确识别出不同的故障类型。实验证明,本文提出的改进EMD方法和相关系数法对角域信号去噪效果良好;建立的BP神经网络模型可以有效识别齿轮故障类型。
【关键词】：变工况齿轮 阶次分析 角域信号 EMD分解 镜像延拓 Hilbert解调 BP神经网络
【学位授予单位】：河北科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH132.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题的研究背景及意义9
• 1.1.1 课题研究背景9
• 1.1.2 选题意义9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 信号处理技术10
• 1.2.2 预处理10-11
• 1.2.3 故障解调11
• 1.2.4 故障模式识别方法的应用11-12
• 1.3 论文研究内容12-15
• 第2章 基于阶次分析的变工况齿轮信号采集15-25
• 2.1 引言15
• 2.2 变工况信号分析15-16
• 2.3 阶次分析基本原理16-17
• 2.4 计算阶次分析17-18
• 2.5 硬件系统部分18-20
• 2.5.1 编码器的选型18
• 2.5.2 传感器调理电路设计18-20
• 2.6 数据采集系统20-23
• 2.6.1 需求分析以及采集卡选用20-21
• 2.6.2 Labview程序21-23
• 2.7 实验验证23-24
• 2.8 本章小结24-25
• 第3章 变工况齿轮机理分析25-31
• 3.1 引言25
• 3.2 齿轮振动机理分析25-27
• 3.2.1 齿轮振动的参数25-26
• 3.2.2 齿轮振动的数学模型26-27
• 3.3 齿轮故障主要类型以及分析27
• 3.4 变工况齿轮故障特征27-30
• 3.4.1 变工况振动信号分析28-29
• 3.4.2 变工况故障特征分析29-30
• 3.4.3 齿轮角域信号分析30
• 3.5 本章小结30-31
• 第4章 变工况齿轮角域信号去噪方法研究31-45
• 4.1 引言31
• 4.2 角域信号噪声分析31
• 4.3 经验模式分解31-35
• 4.3.1 基本模式分量31-32
• 4.3.2 EMD算法的原理32-34
• 4.3.3 EMD方法端点效应34-35
• 4.4 基于镜像延拓的改进EMD方法35-37
• 4.4.1 镜像延拓35-36
• 4.4.2 改进EMD方法36-37
• 4.5 EMD去噪方法37-38
• 4.6 改进的EMD去噪38-44
• 4.6.1 实验仿真38-42
• 4.6.2 实验验证42-44
• 4.7 本章小结44-45
• 第5章 变工况齿轮角域信号Hilbert解调45-53
• 5.1 引言45
• 5.2 角域信号特征阶次分析45-46
• 5.3 Hilbert解调46-48
• 5.3.1 Hilbert解调原理46-47
• 5.3.2 改进Hilbert解调47-48
• 5.4 实验仿真48-49
• 5.5 实验验证49-51
• 5.6 本章小结51-53
• 第6章 基于BP神经网络的变工况齿轮模式识别53-61
• 6.1 引言53
• 6.2 BP神经网络算法与原理53-56
• 6.2.1 BP网络的组成以及节点数目确定53-54
• 6.2.2 BP神经网络算法原理54-55
• 6.2.3 BP神经网络基本步骤55-56
• 6.3 BP神经网络在变工况齿轮故障诊断中的应用56-60
• 6.3.1 故障特征参量选择56-59
• 6.3.2 BP神经网络训练与实验分析59-60
• 6.4 本章小结60-61
• 结论61-63
• 参考文献63-69
• 攻读硕士学位期间所发表的论文69-71
• 致谢71

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本文编号：581218