基于多源信号的变转速滚动轴承和齿轮故障诊断研究

发布时间：2017-09-05 21:40

  本文关键词：基于多源信号的变转速滚动轴承和齿轮故障诊断研究

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【摘要】：滚动轴承和齿轮是机械设备中最基本、最常用的零部件。由于在实际环境中,轴承与齿轮常常工作在变转速工况下并且容易损坏,影响机械设备的正常运行,因此,对变转速工况下滚动轴承和齿轮故障诊断技术的研究具有重要现实意义。首先,本文总结分析了滚动轴承与齿轮的典型故障类型及其振动机理,通过对比,分析了非平稳信号与平稳信号在处理方法上的不同。其次,针对变转速下滚动轴承故障振动信号进行研究,将经验模态分解方法引入特征提取过程,提取分解后本征模态函数的时域特征参数和能量构造特征矩阵。同时考虑到工程实际中背景噪声的影响,用一种改进的小波阈值去噪方法对振动信号进行去噪。将广义回归神经网络应用于滚动轴承故障特征识别,通过仿真数据测试,效果满足要求。再次,针对变转速下齿轮故障振动信号进行研究,将小波包分解和短时傅里叶变换引入特征提取过程,分别基于这两种方法构造变转速齿轮故障特征矩阵。将支持向量机应用于齿轮故障特征识别,通过实际采集的齿轮振动信号训练、测试,效果满足要求。最后,以机械故障仿真实验台为研究对象,设计了基于多源信号的变转速滚动轴承和齿轮故障诊断实验的实验方案,通过实验分别验证了本文提出的变转速下滚动轴承和齿轮的故障诊断方法。文章最后对所做工作进行了总结,并对相关的研究技术进行了展望。
【关键词】：滚动轴承 齿轮 多源信号 故障诊断
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH133.33;TH132.41;TH165.3
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-17
• 变量注释表17-19
• 1 绪论19-28
• 1.1 选题背景及研究意义19-20
• 1.2 国内外相关研究概况及研究现状20-25
• 1.3 论文主要研究内容与结构安排25-27
• 1.4 本章小结27-28
• 2 滚动轴承与齿轮的故障类型和振动机理分析28-40
• 2.1 滚动轴承的故障类型与振动机理分析28-32
• 2.2 齿轮的故障类型与振动机理分析32-36
• 2.3 变转速滚动轴承振动信号特点36-39
• 2.4 本章小结39-40
• 3 变转速滚动轴承故障诊断方法研究40-57
• 3.1 经验模态分解方法的基本原理40-46
• 3.2 改进的小波阈值去噪方法原理46-51
• 3.3 基于EMD的变转速滚动轴承特征提取方法51-53
• 3.4 广义回归神经网络的基本原理53-56
• 3.5 本章小结56-57
• 4 变转速齿轮故障诊断方法研究57-73
• 4.1 小波包分析理论基本原理57-60
• 4.2 基于小波包分解的变转速齿轮故障特征提取方法60-62
• 4.3 基于短时傅里叶变换的变转速齿轮故障特征提取方法62-64
• 4.4 支持向量机的基本原理64-70
• 4.5 基于支持向量机的变转速齿轮故障分类模型构建70-72
• 4.6 本章小结72-73
• 5 变转速滚动轴承和齿轮故障诊断实验验证73-94
• 5.1 变转速滚动轴承和齿轮故障仿真实验台73-75
• 5.2 变转速滚动轴承和齿轮故障诊断实验方案75-79
• 5.3 变转速滚动轴承故障诊断实验79-86
• 5.4 变转速齿轮故障诊断实验86-93
• 5.5 本章小结93-94
• 6 总结与展望94-97
• 6.1 总结94-95
• 6.2 研究展望95-97
• 参考文献97-103
• 作者简历103-105
• 学位论文数据集105

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

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中国博士学位论文全文数据库 前2条

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2 程军圣;基于Hilbert-Huang变换的旋转机械故障诊断方法研究[D];湖南大学;2005年

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本文编号：800277