基于序贯检验理论的齿轮箱故障诊断方法研究

发布时间：2017-09-05 00:39

  本文关键词：基于序贯检验理论的齿轮箱故障诊断方法研究

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【摘要】：齿轮的主要作用在于在齿轮箱内各部件之间传递动力,齿轮箱的故障诊断是对齿轮箱中滚动轴承、齿轮和转子等其他部件的故障进行诊断。振动噪声诊断是最普通也是最有效的齿轮故障诊断方法:齿轮箱故障的特征通常隐藏于振动噪声信号内,分析振动噪声信号,进而得到齿轮箱的故障原因。本文围绕齿轮箱的振动噪声信号诊断展开研究。第一:全面分析了粒子滤波这一滤波计算方法,指出了该方法具有实时性不佳的这一固有缺陷并提出了解决办法:在运用粒子滤波算法计算的同时采用径向基函数网络(RBFN)方法,持续对采集到的粒子状态聚类、更新,消除噪声误差,提高估计精度,从而增强滤波性能。第二:提出了将序贯概率比检验算法运用到齿轮箱的故障诊断中的设想,并进行了验证。经验证选择齿轮裂纹来进行诊断分析不仅是可行的更是高效的:将序贯概率比检验算法用于检验经过粒子滤波处理后的振动信号,并结合均方根误差算法,不仅将不同裂纹的齿轮分开来,并能进行故障分类。第三:基于参数序贯概率比检验的齿轮裂纹故障诊断方法,是将每个假设检验数据与设定值进行比较,具有不预先规定观测样本群数量的优点。因此,提出将RBF网络优化的粒子滤波与序贯概率比检验相结合的新方法:首先运用RBF网络优化粒子滤波算法对信号进行降噪处理,获得稳定信号;然后采用对冲击性振动极其敏锐的峭度值作为特征参数,利用时域分析法来处理对信号加以降噪处理之后的特征数值;最后利用序贯概率比检验算法来分析齿轮裂纹的故障。实验研究表明,文中提出的新方法对齿轮裂纹故障诊断是有效与可靠的。
【关键词】：粒子滤波 序贯概率比检验 齿轮箱 故障诊断
【学位授予单位】：武汉工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH132.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 课题研究的背景及意义11-13
• 1.2 粒子滤波的发展概述13-14
• 1.2.1 粒子滤波的发展现状及其应用13
• 1.2.2 粒子滤波存在的问题和相关的解决方法13-14
• 1.3 序贯概率比检验理论的发展和研究现状14-17
• 1.3.1 序贯概率比在故障诊断领域的应用研究16
• 1.3.2 序贯概率比检验在目标检测和识别领域的应用研究16-17
• 1.4 论文主要研究内容及安排17-19
• 第2章 粒子滤波改进算法的研究19-37
• 2.1 粒子滤波基本理论19-23
• 2.1.1 贝叶斯理论19-21
• 2.1.2 蒙特卡洛方法21-23
• 2.2 传统粒子滤波算法23-30
• 2.2.1 粒子滤波算法23-30
• 2.2.1.1 序贯重要性采样23-24
• 2.2.1.2 重采样技术24-25
• 2.2.1.3 标准粒子滤波算法25-30
• 2.2.2 影响粒子滤波算法的相关问题30
• 2.3 基于RBF网络优化的粒子滤波30-34
• 2.3.1 RBF网络及其学习算法30-32
• 2.3.2 RBF网络优化的粒子滤波算法32-34
• 2.4 粒子滤波及其改进算法的仿真34-36
• 2.5 本章小结36-37
• 第3章 序贯概率比检验理论算法研究37-45
• 3.1 基本概念37-38
• 3.1.1 初假设和备选假设37-38
• 3.1.2 似然比检验38
• 3.2 Wald的序贯概率比检验理论38-40
• 3.2.1 序贯概率比检验理论的定义38-39
• 3.2.2 序贯检验的判决域39-40
• 3.2.3 序贯检验的性质40
• 3.3 基本序贯概率比检验算法40-42
• 3.4 序贯概率比检验算法的改进42-43
• 3.5 序贯概率比检验在工程实践中的应用步骤43-44
• 3.6 本章小结44-45
• 第4章 实验设计45-55
• 4.1 齿轮箱故障诊断实验45-53
• 4.1.1 故障模式的选择及其参数的设置46-48
• 4.1.2 齿轮的选择48
• 4.1.3 实验参数设置48-51
• 4.1.4 采集设备51
• 4.1.5 实验步骤51-53
• 4.2 本章小结53-55
• 第5章 改进粒子滤波及序贯检验在齿轮箱诊断中的应用55-79
• 5.1 试验振动信号系统模型的建立55-56
• 5.2 参数优化56-59
• 5.2.1 粒子数目对状态估计的影响56-57
• 5.2.2 初始状态和初始状态方差57-58
• 5.2.3 噪声方差对状态估计的影响58-59
• 5.3 基于改进粒子滤波降噪的预期处理59-61
• 5.3.1 RBF粒子滤波降噪原理59
• 5.3.2 齿轮箱振动信号的改进粒子滤波降噪结果59-61
• 5.4 特征值提取61-62
• 5.5 基于序贯概率比检验的齿轮箱故障诊断62-67
• 5.5.1 序贯概率比检验的算法研究62-64
• 5.5.2 诊断结果分析64-67
• 5.6 基于三层序贯概率比检验的齿轮箱多状态识别67-77
• 5.6.1 识别流程67-70
• 5.6.2 均方根误差算法70-71
• 5.6.3 结果与讨论71-77
• 5.7 本章小结77-79
• 第6章 总结与展望79-81
• 6.1 论文总结79-80
• 6.2 论文展望80-81
• 参考文献81-89
• 攻读硕士期间已发表的论文89-91
• 致谢91

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本文编号：794800