形态学滤波新方法及其在旋转机械故障诊断中的应用

发布时间：2017-04-16 13:03

  本文关键词：形态学滤波新方法及其在旋转机械故障诊断中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着科学技术的进步以及世界经济竞争的加剧，现代工业对机械设备稳定高效的生产效率、安全持续的生产能力提出了更高的要求。液压泵是液压系统的核心，滚动轴承是在机械设备中大量使用的易损件，其工作状态对整台设备具有重大影响。因而对液压泵及关键位置处滚动轴承的状态进行监测和诊断是十分必要的。轴向柱塞泵及滚动轴承故障信号十分复杂，表现出典型的非线性、非高斯、非平稳性。而数学形态学作为一种非线性信号处理方法，处理这类信号时具有独特的优势。 首先，对形态学滤波的影响因素进行了探讨，在此基础上，对单尺度形态学结构元素尺度选择的问题，采用了一种复合评价指标进行寻优计算。对仿真信号及液压泵振动信号的分析表明，该方法可以清晰地提取出信号中的冲击特征成分。 其次，针对单尺度形态学中结构元素尺度选取要求过高的问题，尝试采用多尺度方法对信号进行滤波处理。现有自适应多尺度形态分析方法在高采样频率及强噪声干扰下，不能得到理想的信号分析结果，因此，提出了一种基于限定阈值自适应多尺度形态分析方法。通过对仿真信号及液压泵信号的滤波分析，结果表明该方法能有效克服原自适应多尺度形态分析方法的不足，得到较为理想的滤波结果。 最后，，对原自适应多尺度形态分析方法存在的问题，从另一种角度进行尝试解决，提出了一种迭代自适应多尺度形态分析方法。采用仿真信号及美国Case WesternReserve University轴承试验台的轴承故障信号进行分析，结果表明该方法同样能清晰地提取出信号的故障特征，得到理想的信号分析结果。
【关键词】：故障诊断 特征提取 数学形态学 液压泵 滚动轴承
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 课题的研究背景11-12
• 1.2 国内外研究现状及分析12-17
• 1.2.1 液压系统及轴承故障诊断技术的研究现状及分析12-14
• 1.2.2 数学形态学的研究现状及分析14-17
• 1.3 本文研究的意义和主要内容17-19
• 1.3.1 本文研究的意义17-18
• 1.3.2 本文研究主要内容18-19
• 第2章 数学形态学的理论基础19-36
• 2.1 二值形态学19-23
• 2.1.1 数字图像的集合表示19-20
• 2.1.2 腐蚀运算20
• 2.1.3 膨胀运算20-21
• 2.1.4 开运算21-22
• 2.1.5 闭运算22
• 2.1.6 基本变换的主要性质22-23
• 2.2 灰值数学形态学23-26
• 2.2.1 灰值腐蚀运算24-25
• 2.2.2 灰值膨胀运算25
• 2.2.3 灰值开运算25
• 2.2.4 灰值闭运算25-26
• 2.2.5 基本变换的主要性质26
• 2.3 一维离散信号的灰值形态学26-35
• 2.3.1 一维灰值形态学基本运算27-28
• 2.3.2 形态学运算对形态滤波的影响28-30
• 2.3.3 结构元素对形态滤波的影响30-35
• 2.4 本章小结35-36
• 第3章 基于最优结构元素长度形态滤波的液压泵振动信号分析36-61
• 3.1 仿真信号分析36-42
• 3.1.1 仿真信号设计36-38
• 3.1.2 仿真信号的形态滤波38-40
• 3.1.3 形态滤波的影响因素分析40-42
• 3.2 基于冲击特征比值及二阶原点矩的结构元素长度选择42-44
• 3.3 液压泵振动信号分析44-60
• 3.3.1 液压泵状态信号采集44-47
• 3.3.2 液压泵正常状态振动信号分析47-51
• 3.3.3 液压泵滑靴磨损故障振动信号分析51-55
• 3.3.4 液压泵松靴故障振动信号分析55-60
• 3.4 本章小结60-61
• 第4章 基于限定阈值自适应多尺度形态分析的液压泵振动信号分析61-81
• 4.1 多尺度形态学与结构元素自适应算法61-63
• 4.1.1 信号形态学分析中的多尺度61-62
• 4.1.2 形态学分析中的自适应算法62-63
• 4.2 限定阈值自适应多尺度形态分析方法63-66
• 4.2.1 限定阈值自适应多尺度形态分析方法的原理64-65
• 4.2.2 限定阈值自适应多尺度形态分析的计算示例65-66
• 4.3 数值仿真实验66-71
• 4.3.1 仿真实验设计66-69
• 4.3.2 仿真信号的限定阈值自适应差值滤波69-70
• 4.3.3 TCAMMA 与 AMMA 方法的比较70-71
• 4.4 液压泵振动信号的 TCAMMA 特征提取71-80
• 4.4.1 液压泵正常信号分析71-74
• 4.4.2 液压泵滑靴磨损故障振动信号分析74-77
• 4.4.3 液压泵松靴故障振动信号分析77-80
• 4.5 本章小结80-81
• 第5章 基于迭代自适应多尺度形态分析的轴承故障诊断81-98
• 5.1 迭代自适应多尺度形态分析方法81-84
• 5.2 数值仿真实验84-86
• 5.2.1 仿真信号的 IAMMA 滤波84-85
• 5.2.2 IAMMA 与 AMMA 及 TCAMMA 方法的对比85-86
• 5.3 轴承振动信号的 IAMMA 特征提取86-97
• 5.3.1 滚动轴承的振动分析86-88
• 5.3.2 滚动轴承状态信号采集88-89
• 5.3.3 滚动轴承内圈损伤振动信号分析89-93
• 5.3.4 滚动轴承外圈损伤振动信号分析93-97
• 5.4 本章小结97-98
• 结论98-100
• 参考文献100-104
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果104-105
• 致谢105-106
• 作者简介106

【参考文献】

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本文编号：310852