基于阶次分析的旋转机械故障诊断方法研究

发布时间：2017-10-22 03:12

  本文关键词：基于阶次分析的旋转机械故障诊断方法研究

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【摘要】：阶次分析是旋转机械振动信号分析的重要技术之一，它能够充分利用旋转机械在升降速过程中所蕴含的丰富的故障信息。目前，市场上专用的旋转机械特征分析仪，精度虽高，但需要转速计、光电编码器、跟踪滤波器等特定硬件，价格昂贵且安装不便，这限制了阶次分析在实际中的应用。因此如何用软件实现阶次分析并保证使用精度，就成为了本文研究的重点。 本文深入研究了阶次分析方法和各种时频分析方法，针对现有方法的缺陷，提出了基于小波脊线方法的阶次分析技术。小波脊线是时频面上每个时刻小波系数的模极大值点的集合，它能够更清晰地表征瞬时频率的变化。本文分别利用小波脊线方法和Hilbert变换提取仿真信号的瞬时频率，对比两种方法的优劣。 另外，通过仿真证明了EEMD方法能够有效消除EMD分解过程中存在的模态混叠现象。本文基于谱峭度和EEMD理论，提出了一种谱峭度和能量谱相结合的方法，用于提取含有故障敏感成分的IMF分量，并应用于处理不同种类的实验故障信号。 为了验证该方法的有效性，搭建了液压系统振动和速度测试实验台，同时采集轴向柱塞泵的振动信号和转速信号，并对其进行分析研究。利用本文提出的基于小波脊线阶次分析技术，准确对电机轴进行转速跟踪，保证计算精度，实现用软件进行阶次分析，并能够准确提取出故障特征阶次。结合K-means算法进行模式识别，，成功地实现了对液压泵的故障诊断。
【关键词】：旋转机械 故障诊断 阶次分析 小波脊线 谱峭度 能量谱 K均值聚类
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题背景10-11
• 1.2 旋转机械故障诊断技术的研究现状11-13
• 1.2.1 旋转机械故障诊断技术的研究内容11-12
• 1.2.2 旋转机械故障诊断系统的研究现状12-13
• 1.3 阶次分析技术的研究现状13-16
• 1.3.1 阶比跟踪技术的研究现状14-16
• 1.3.2 小波脊线方法的研究现状16
• 1.4 本文研究的主要内容16-18
• 第2章 阶比跟踪技术的研究18-39
• 2.1 引言18
• 2.2 传统的阶比跟踪技术18-20
• 2.2.1 硬件阶比跟踪技术18-19
• 2.2.2 计算阶比跟踪技术19-20
• 2.3 时频分析阶比跟踪20-31
• 2.3.1 瞬时频率22-25
• 2.3.2 时频分析方法25-31
• 2.4 基于小波脊线的瞬时频率的提取方法研究31-37
• 2.4.1 瞬时频率与渐近信号小波脊线31-33
• 2.4.2 渐近信号瞬时频率的提取33-34
• 2.4.3 仿真信号的小波脊线研究34-37
• 2.5 本章小结37-39
• 第3章 基于小波脊线阶次分析技术的应用39-54
• 3.1 引言39
• 3.2 振动信号处理39-45
• 3.2.1 信号处理路线39-40
• 3.2.2 EEMD 分解40-44
• 3.2.3 提取信号中共振频带的方法研究44-45
• 3.3 阶比重采样45-48
• 3.3.1 转速曲线二阶多项式分段拟合46
• 3.3.2 计算鉴相时标46-47
• 3.3.3 振动信号等角度重采样47-48
• 3.4 阶次分析在信号处理中的应用48-53
• 3.4.1 阶次分析在仿真信号中的应用48-50
• 3.4.2 阶次分析在实际信号中的应用50-53
• 3.5 本章小结53-54
• 第4章 基于阶次分析的液压泵故障诊断54-70
• 4.1 引言54
• 4.2 液压系统振动和速度测试实验系统54-60
• 4.2.1 实验方案的拟定54-55
• 4.2.2 实验台搭建55-60
• 4.3 液压泵振动实验信号处理60-69
• 4.3.1 柱塞泵滑靴磨损故障振动信号分析60-64
• 4.3.2 柱塞泵松靴故障振动信号分析64-66
• 4.3.3 斜盘磨损故障振动信号分析66-69
• 4.4 本章小结69-70
• 第5章 故障特征向量提取及模式识别70-76
• 5.1 引言70
• 5.2 故障特征向量的提取70-72
• 5.2.1 基于阶次分析的故障特征向量提取70-71
• 5.2.2 液压泵振动信号的故障特征向量提取71-72
• 5.3 液压泵故障的模式识别72-75
• 5.3.1 K 均值聚类算法72-74
• 5.3.2 基于 K 均值聚类算法的液压泵故障诊断74-75
• 5.4 本章小结75-76
• 结论76-77
• 参考文献77-80
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果80-81
• 致谢81-82
• 作者简介82

【参考文献】

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本文编号：1076475