基于EEMD的齿轮箱故障特征提取方法研究

发布时间：2017-09-09 21:39

  本文关键词：基于EEMD的齿轮箱故障特征提取方法研究

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【摘要】：随着工业的快速发展,多功能的机械设备已经成为现代制造不可或缺的一部分,与此同时机械设备也趋于结构复杂化。齿轮箱属于机械设备中的一种非常重要的变速传动部件,为了实现设备的安全运行、避免造成生产等方面的损失,在工程实际中往往需要对设备实时监测或者定期的进行故障诊断。然而,目前由于齿轮箱工作环境比较复杂,针对其故障检测及其损伤程度的评价方法极其有限,而且针对不同类型的齿轮箱,所研究的齿轮箱故障特征提取方法是否同样有效,也往往是研究的重点之一。因此,研究对齿轮箱的特征提取方法具有较好的工程应用前景及重要的学术研究价值。文中首先针对EEMD分解参数设置对经验依赖性的问题,提出基于信号本身标准差来设定分解参数,如对信号EEMD分解次数NE和白噪声幅值系数k的选择；其次,通过引入相关系数、峭度、方差贡献率作为IMF分量的重构准则,有效对原信号中的脉冲串提取、降噪；接着,根据各自检测微弱信号的原理,提出EEMD与FWT结合进行齿轮箱二次降噪及特征提取的方法。对比使用集成方法与单一使用EEMD或FWT方法的差异性进行比较研究,验证了集成方法的有效性。文中主要思想：通过自适应分解能力较强的EEMD与相对较成熟的小波分析相集成的方法进行研究,最终达到降噪的目的并实现对齿轮箱的故障特征提取。首先,通过齿轮仿真试验,验证该方法的有效性；其次,通过在QPZZ-Ⅱ型实验台上搭建对直齿圆柱齿轮的试验平台,其中人工植入齿根裂纹故障,并利用加速度传感器故障直齿圆柱齿轮箱的振动数据进行采集,以验证文中方法对圆柱齿轮箱局部故障齿轮信号进行降噪、特征提取的有效性；最后,通过搭建75KW行星齿轮箱的试验平台,并人工植入太阳轮齿根裂纹故障,再利用加速度传感器采集故障行星齿轮箱的振动信号,并对信号数据进行文中方法的处理,验证该方法对行星齿轮箱故障特征提取的有效性。研究分析是以MATLAB软件为平台,通过仿真及实测数据验证本文所提方法,分析表明文中提出的方法能够有效地实现圆柱齿轮箱及行星齿轮箱局部故障的特征提取。
【关键词】：齿轮箱 EEMD 小波分析 特征提取
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH132.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 课题研究背景及意义11-12
• 1.1.1 课题来源11
• 1.1.2 课题研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究状况12-15
• 1.2.1 故障诊断技术国内外的研究概况12-14
• 1.2.2 行星齿轮箱故障诊断技术国内外的研究概况14-15
• 1.3 论文主要内容与结构15-17
• 1.3.1 论文研究的主要内容及思路15-17
• 1.3.2 论文结构安排17
• 1.4 本章小结17-19
• 第二章 齿轮箱故障诊断基础19-37
• 2.1 常见齿轮故障及振动特征21-29
• 2.1.1 齿轮振动的基本参数21-24
• 2.1.2 齿轮典型故障及成因24-26
• 2.1.3 齿轮箱振动和噪声的产生机理26-28
• 2.1.4 齿轮箱齿根裂纹频谱28-29
• 2.2 行星齿轮箱结构特征及特征频率计算29-35
• 2.2.1 行星齿轮箱的结构特征29-30
• 2.2.2 行星齿轮箱故障特征频率的计算30-31
• 2.2.3 太阳轮局部故障的振动信号模型31-33
• 2.2.4 传递路径对太阳轮局部故障振动信号的影响33-35
• 2.3 本章小结35-37
• 第三章 齿轮振动信号的分析与特征提取37-55
• 3.1 齿轮振动信号的时域和频域分析37-42
• 3.1.1 时域分析37-39
• 3.1.2 频域分析39-42
• 3.2 齿轮振动信号的常规分析方法简介42-48
• 3.2.1 短时傅里叶变换42-43
• 3.2.2 时频分析43-44
• 3.2.3 小波分析44-46
• 3.2.4 希尔伯特黄变换(HHT)46-47
• 3.2.5 齿轮振动信号包络解调47-48
• 3.3 集合经验模态分解(EEMD)方法48-51
• 3.3.1 经验模态分解(EMD)方法的基本原理及算法48-50
• 3.3.2 EMD方法问题及解决方法50
• 3.3.3 总体经验模态分解EEMD方法50-51
• 3.4 EEMD重构准则51-54
• 3.4.1 相关系数准则52
• 3.4.2 峭度准则52-53
• 3.4.3 方差贡献率准则53-54
• 3.5 本章小结54-55
• 第四章 基于EEMD的特征提取方法研究55-67
• 4.1 引言55
• 4.2 基于EEMD的方法研究55-60
• 4.2.1 EEMD的方法参数优化对比研究55-58
• 4.2.2 EEMD和FWT集成方法与单一方法的对比研究58-60
• 4.3 实验方案设计60-66
• 4.3.1 加速度传感器的标定62
• 4.3.2 QPZZ-Ⅱ圆柱齿轮箱振动信号采集62-64
• 4.3.3 NGW11-3.55行星齿轮箱振动信号采集64-66
• 4.4 本章小结66-67
• 第五章 仿真、实验研究及结果分析67-87
• 5.1 仿真研究67-73
• 5.1.1 建立齿根裂纹故障振动信号模型67-68
• 5.1.2 降噪前后特征提取效果对比68-73
• 5.2 实验一：在QPZZ-Ⅱ型试验台上直齿圆柱齿轮箱实验分析73-78
• 5.2.1 齿轮箱振动信号实验数据处理73-75
• 5.2.2 时频分析诊断75-78
• 5.3 实验二：在75KW行星传动试验台上NGW11-3.55行星齿轮箱实验分析78-85
• 5.3.1 行星齿轮箱振动信号试验数据处理78-80
• 5.3.2 时频分析诊断80-85
• 5.4 本章小结85-87
• 第六章 总结与展望87-91
• 6.1 研究结论88
• 6.2 不足与展望88-91
• 6.2.1 研究中存在的主要不足88-89
• 6.2.2 展望89-91
• 致谢91-93
• 参考文献93-101
• 附录A1 攻读硕士学位期间发表的论文101
• 附录A2 攻读硕士学位期间参加的科研项目101
• 附录A3 攻读硕士学位期间所获奖项101

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