基于自适应非趋势波动分析的齿轮故障诊断

发布时间：2017-05-03 05:17

  本文关键词：基于自适应非趋势波动分析的齿轮故障诊断，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：齿轮作为传动零部件，由于其传动效率高、传动比大、传动精确等特点而倍受青睐，被广泛应用于各种机械设备中。随着科技的不断变革，机械设备日新月异、层出不穷，齿轮的地位也愈发重要，因此对齿轮进行故障诊断的意义尤为突出。 由于齿轮系统本身的非线性和复杂性，，决定了其振动信号呈现非平稳性和多尺度特征，区分相近的故障模式是故障诊断的重难点。从齿轮振动本质出发，需要使用合理的参量细致地描述其振动行为，研究表明多尺度分析更符合齿轮振动的本质分析，而标度指数是描述多尺度行为的重要参数。标度指数对齿轮故障状态的响应非常灵敏，可以用来表征齿轮故障状态。利用非趋势波动分析提取齿轮振动信号的标度行为，结果稳定可靠，随着时间尺度的变化，齿轮的标度行为出现双标度特征，将标度指数与对应的截距组成二维特征矢量具有明确的物理意义，可以作为表征齿轮故障状态的特征量。另外在提取双标度指数时存在误差，主观因素的影响大，降低标度指数的可靠性和精确性。提出自适应非趋势波动分析方法，运用信息论的知识，结合滑动加窗算法，合理选取s的同时实现标度指数的自适应提取，并运用神经网络算法成功地区分了正常、磨损、周节误差以及断齿4种故障模式的齿轮。研究表明，该方法能够提高标度指数的提取精度和提取效率，为齿轮故障诊断提供了新的理论。
【关键词】：非趋势波动分析 双标度特性 标度指数 多尺度分析 长程相关性
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH132.41;TH165.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-19
• 1.1 课题来源8-9
• 1.2 研究现状9-12
• 1.2.1 非平稳信号的齿轮故障诊断9-11
• 1.2.2 非趋势波动分析的研究现状11-12
• 1.3 齿轮故障机理与特征12-17
• 1.3.1 齿轮失效形式12-13
• 1.3.2 齿轮的振动机理分析与来源13-16
• 1.3.3 齿轮故障的振动信号特征16-17
• 1.3.4 齿轮诊断的一般过程17
• 1.4 研究思路与内容17-19
• 第2章 非趋势波动分析19-29
• 2.1 标度律与标度指数20
• 2.2 长程相关性20-21
• 2.3 非趋势波动分析基本原理及算法21-23
• 2.4 信号仿真23-27
• 2.4.1 仿真结果分析26-27
• 2.5 本章小结27-29
• 第3章 自适应非趋势波动分析29-34
• 3.1 不重叠区间确定29-32
• 3.1.1 不同参数 s 对标度指数的影响29-30
• 3.1.2 确定参数 s 的算法原理30-32
• 3.2 自适应算法原理32-33
• 3.3 本章小结33-34
• 第4章 基于自适应非趋势波动分析齿轮故障诊断的应用34-47
• 4.1 实验平台设计34-35
• 4.2 齿轮箱振动信号分析35-44
• 4.2.1 齿轮振动信号的非趋势波动分析36-39
• 4.2.2 双标度指数与转折点39-44
• 4.3 齿轮故障分类44-45
• 4.4 本章小结45-47
• 第5章 总结与展望47-49
• 5.1 研究工作总结47-48
• 5.2 进一步研究的方向48-49
• 致谢49-50
• 参考文献50-53
• 附录 1 攻读硕士期间论文发表情况53-54
• 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目54-55
• 中文详细摘要55-57
• 英文详细摘要57-58

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本文编号：342411