基于HHT与盒维数的旋转机械故障诊断方法

发布时间：2020-06-06 05:44

【摘要】： 振动信号分析为机械设备的状态监测与故障诊断提供了有效的途径,瞬态信号或时变信号往往反映出重要的故障信息。以Fourier变换为基础的传统信号处理方法已不能满足某些需要,为此相继提出了小波变换、分形等信号处理方式。Huang等于1998年提出Hilbert-Huang变换,可以用来处理平稳、非平稳信号。本文推导和分析了Hilbert变换的两个重要步骤以及其中存在的问题和处理方法,并重点探讨了其在非平稳信号处理和旋转机械故障诊断中的应用。 本文提出用盒维数来控制EMD过程的分解次数,分析了HHT中端点效应产生的原因并用AR模型对端点效应问题进行处理;在IMF判据方面,文中推导并采用具有较好物理意义的能量差跟踪法,并讨论其它方法的一些缺陷。另一方面重点分析了随机噪声和分析信号每周期采样点数对HHT分析的影响;比较了HHT与傅里叶变换在诊断方式与结果上的异同,仿真旋转机械中常见的各种故障信号,并应用于具有非平稳特征的转子升速过程和转子局部碰摩故障的数据分析,得到一些有意义的结论。另外,文中介绍了旋转机械的故障特征,并讨论了转子碰摩故障的诊断机理及诊断方法。
【图文】：

图 1.1 故障诊断逻辑示意图障诊断的国内外研究现状诊断技术是 20 世纪 60 年代初[61,62,22,23]，由于军工、航天新技术，最早开展这方面研究的是美国。美国在 1961 年

(b)各固有模态函数的时频曲线 (c)Hilbert 边际谱图 2.1 Hilbert-Huang 变换的基本步骤EMD 与求取 Hilbert 谱过程中的端点效应问题是 HHT 中的重要内容；图 2.1(c)为 Hilbert 边际谱，反映了信号频率成分的统计分布。2.1.2 EMD 方法
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TH17

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本文编号：2699247