小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用

发布时间：2020-05-21 23:34

【摘要】： 由于现代动力设备日趋大型化、自动化、复杂化以及市场竞争的日趋激烈化,人们对它的故障诊断准确性和快速性提出了更高的要求。齿轮传动是动力设备中最常见的传动方式之一,对其传动系统进行状态监测及故障诊断具有重大的意义,不仅可缩短维修时间、降低维修成本,还可以提高诊断速度。 本文围绕小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用进行了理论研究和试验分析,将采用小波变换进行时频分析的方法应用于动力设备故障诊断做了系统的分析。以JZQ250齿轮箱为研究对象,根据实际状况下齿轮箱的故障机理和振动特点,设计了齿轮箱状态监测与故障诊断试验方案、测取齿轮箱振动加速度信号,并用小波和小波包对其进行降噪预处理。在此基础上,针对齿轮崩齿故障进行了振动信号的小波变换并提取故障特征信息,另外还对轴承外圈点蚀故障就进行了振动信号的功率谱分析。试验表明,该方法可以有效地对齿轮箱故障进行分析和诊断。 研究结果表明,小波变换在时域和频域同时具有良好的表征信号局部特征与特征提取的能力,可以有效地应用于机械设备的故障诊断。
【图文】：

应用小波分析可以检测出信号中突变点的位置、类型以及变化的幅度，下面分别对这两类间断点进行检测。图4.1中信号的不连续是由于低频特征的正弦信号在后半部分突然有高频特征的正弦信号加入，首先利用傅里叶变换对信号在频域进行分析，发现无法检测信号的间断点，这是由于傅里叶变换不具有时间分辨力。接着利用小波分析进行分析，如图4.3所示，使用db6小波将信号进行6层分解，以检测第一种类型的间断点，可以非常清楚地观察到信号的不连续点，即高频特征的正弦信号的加入点，这是因为间断点包含了高频信息。如果只需要识别检测第一种类型的间断点，可以非常清楚地观察到信号的不连续点，即高频特征的正弦信号的加入点，这是因为间断点包含了高频信息。如果只需要识别信号的不连续点，用dbl小波t匕db6小波效果要好。以上检测实例表明小波分析在检测信号的奇异点时具有傅里n一十变换无法比拟的优越性

这是因为间断点包含了高频信息。而如果只需要识别信号的不连续点，用dbl小波L匕db6小波效果要好。图4.2中，原始信一号是由两个独立的满足指数方程的信号在t=400处连接起来的。因此它看上去是光滑的，但它的一阶微分有突变。采用db6小波对信号分解后，在信号的第一层高频系数dl‘于，，可以明显的看到t=100的间断点。要注意的是，在信号奇异点的检测中，37
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TH132.41

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本文编号：2675083