齿轮箱工作模态盲辨识及其故障诊断

发布时间：2017-09-18 19:16

  本文关键词：齿轮箱工作模态盲辨识及其故障诊断

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【摘要】：基于振动信号处理的齿轮箱故障诊断，忽略了齿轮箱系统的固有特性，在实际应用中对非匀速工况的故障识别略显不足。模态参数指系统的固有频率、模态振型以及阻尼比，它反映机械系统的动态特性，机械系统在故障工况下其动态特性必然发生变化，因此通过模态分析继续机械系统的故障诊断具有重要的理论意义和工程实用价值。 独立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）是信号分析的一种工具，它是在信源和传输条件均未知的条件下，仅根据源信号的统计特性，从观测信号中将各独立分量从混合信号中分离出来。工作模态分析不需要系统的激励信号，实际上是系统模态参数的一种盲辨识方法，它与独立分量分析对源信号的盲分解思路一致，研究基于ICA的工作模态参数盲辨识方法，将拓展ICA技术的应用领域。 本文在对理论研究的基础上，以齿轮箱体为模型，基于齿轮箱在线工作时的振动信号，，进行了基于ICA的齿轮箱工作模态参数盲辨识技术研究，并将其辨识结果应用到齿轮箱故障诊断中，有效识别了故障。文中为验证基于ICA的工作模态盲辨识算法的有效性，在Adams中进行了基于虚拟样机的仿真，并用ICA方法对仿真数据进行了分析，与理论结果进行了对比。通过与test.Lab软件polyMax模块的计算结果进行对比，验证了ICA识别工作模态参数的正确性。
【关键词】：ICA 工作模态分析 盲辨识 齿轮箱
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH165.3;TH132.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-18
• 1.1 选题背景与意义9-10
• 1.2 独立分量分析国内外研究现状10-11
• 1.3 工作模态分析国内外研究现状11-12
• 1.4 模态参数识别方法12-16
• 1.5 基于 ICA 的工作模态盲辨识16-17
• 1.6 文章的结构与主要内容17-18
• 2 独立分量分析的基本原理18-27
• 2.1 独立分量分析的数学模型18-19
• 2.2 独立分量分析的优化判据19-24
• 2.3 基于负熵的 FASTICA 算法24-25
• 2.4 分离效果评价25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 3 齿轮箱故障分析及实验27-37
• 3.1 齿轮箱的主要故障形式27-30
• 3.2 齿轮箱故障分析30-34
• 3.3 实验平台与故障的设置34-36
• 3.4 本章小结36-37
• 4 基于 ICA 的模态参数辨识方法37-49
• 4.1 工作模态分析原理37-40
• 4.2 基于 ICA 的机械系统模态独立性分析及参数识别方法40-42
• 4.3 基于 Adams 的仿真验证42-48
• 4.4 本章小结48-49
• 5 齿轮箱模态参数识别及故障诊断49-64
• 5.1 基于 PolyMAX 的模态参数识别原理49-51
• 5.2 基于 PolyMAX 的齿轮箱模态参数识别51-56
• 5.3 基于 ICA 的齿轮箱模态参数盲辨识及故障诊断56-63
• 5.4 本章小结63-64
• 6 总结与展望64-66
• 6.1 总结64-65
• 6.2 展望65-66
• 参考文献66-71
• 致谢71-72
• 攻读硕士期间发表的论文及参加的科研项目72-73

【参考文献】

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本文编号：877352