基于局域均值分解的声发射信号机械故障分析研究

发布时间：2017-05-16 23:13

  本文关键词：基于局域均值分解的声发射信号机械故障分析研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着现代化工业的迅猛发展，各类大型旋转机械在工业化生产中有着举足轻重的地位。实际生产中，会有很多因素造成机械不能正常运行，设备本身的制造材料不过关，操作人员不及时维修或是在使用时违反操作规程等都会引起设备故障，威胁到生产的安全，甚至会造成设备停机、流程中断，，造成严重的经济损失。所以，人们越来越关注到机械设备故障的监测与诊断研究的重要性。 声发射是机械故障诊断中一种健康的监测与诊断技术，它是通过检测由物体自身释放的应力波来研究物体的状态变化。声发射技术不需要距离被测物体很近，被测物体的形变也不会轻易引起声发射的改变，涉及领域大，既可以做宏观检测，又可以检测物体内部组织的各种状态变化，因此，声发射技术对于机械早期故障的实时监测与诊断至关重要。 机械故障诊断的首要前提就是将能表达故障主要特征的信号提取出来为后续对故障的监测与诊断提供良好的基础。该论文通过自适应时频分析的局域均值分解（LMD）方法把齿轮在运转过程中由于磨损故障所引起的声发射信号分解并提取出表示故障特性的信息。局域均值分解方法可以把复杂的调幅调频信号分解，分解后得到两种特征量一种是瞬时频率，一种是瞬时幅值。将这两种特征量相乘，即得到乘积函数PF分量。这些PF分量重，去除无效分量后得到的有效PF分量可以作为反馈齿轮声发射信号主要特征的分量。通过对比正常齿轮与故障齿轮声发射信号的局域均值分解图，可以分析出故障的时频特征，并通过相关性分析，得出代表故障信号特征的分量。根据边际谱反映出的故障频率与齿轮故障频率理论值进行对比，验证了基于局域均值分解方法的声发射信号分析方法可以对机械故障有效的监测与诊断。因此局域均值分解法在提取齿轮磨损声发射信号特征和齿轮故障监测与诊断具有重要意义。
【关键词】：机械故障 声发射 局域均值分解
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 常见旋转机械设备故障9-12
• 1.1.1 齿轮箱故障9-10
• 1.1.2 轴承故障10-12
• 1.2 机械设备的故障特性12-13
• 1.3 旋转机械故障分析的背景与发展13-15
• 1.3.1 旋转机械故障的监测过程13-14
• 1.3.2 机械设备故障监测的主要研究内容14-15
• 1.4 本文研究内容与章节安排15-17
• 第二章 齿轮运转原理以及故障分析17-23
• 2.1 齿轮运转原理17-19
• 2.2 齿轮故障的信号特征19-20
• 2.3 齿轮故障成因20-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 声发射检测技术与研究23-40
• 3.1 声发射技术的发展背景23-24
• 3.2 声发射技术的物理基础24-31
• 3.2.1 晶体和非晶体材料的结构24-26
• 3.2.2 应力和应变26-28
• 3.2.3 突发和连续声发射28-29
• 3.2.4 声发射源29-31
• 3.3 声发射检测技术原理31-32
• 3.4 声发射技术特点32-33
• 3.5 检测仪器选择的影响因素33-34
• 3.6 检测仪器的设置与校准34-39
• 3.6.1 校准信号的产生技术35
• 3.6.2 校准的步骤35-36
• 3.6.3 传感器的选择和安装36-37
• 3.6.4 仪器调试和参数设置37-39
• 3.7 本章小结39-40
• 第四章 局域均值分解方法40-55
• 4.1 自适应分解方法的发展背景40-42
• 4.2 自适应分解方法在故障分析中的发展现状42-43
• 4.3 局域均值分解（LMD）原理43-49
• 4.3.1 瞬时频率44
• 4.3.2 分量信号44-45
• 4.3.3 局域均值函数和包络估计函数的计算方法45-46
• 4.3.4 局域均值分解的求取方法46-49
• 4.4 局域均值分解和经验模态分解49-53
• 4.4.1 局域均值分解的与经验模态分解的联系与区别49-50
• 4.4.2 LMD 与 EMD 的仿真对比分析50-53
• 4.5 本章小结53-55
• 第五章 机械设备齿轮故障声发射信号分析55-83
• 5.1 引言55-56
• 5.2 局域均值分解信号特征提取56-60
• 5.3 磨损齿轮声发射信号分析60-70
• 5.4 沟槽和磨损故障的齿轮信号分析70-81
• 5.5 本章小结81-83
• 第六章 结论83-84
• 参考文献84-86
• 在学研究成果86-87
• 致谢87

【参考文献】

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本文编号：372122