局部特征尺度分解在旋转机械故障诊断中的实验研究

发布时间：2017-07-27 18:15

  本文关键词：局部特征尺度分解在旋转机械故障诊断中的实验研究

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【摘要】：大型旋转机械是现代化企业生产的关键设备，为保证其安全可靠运行，机械故障诊断技术得到了广泛关注。故障诊断的关键是从机械设备振动信号中提取故障特征，时频分析是特征提取最常用的方法。旋转机械发生故障时，其振动信号大多是非平稳、非线性的，局部特征尺度分解（local characteristic-scale decomposition, LCD）是一种新的自适应时频分析方法，在振动信号处理方面取得了不错的效果，本文对此新方法进行了重点研究。 首先，对LCD方法进行了改进，针对LCD在迭代中过分解产生的虚假分量，提出了基于能量比和相关系数迭代终止改进的方法；接着，分析了LCD端点效应产生的原因，提出了基于相似三角形端点改进的方法；针对LCD分解的各分量精度低的问题，提出了基于残余量分解改进的方法；然后，利用改进后的LCD方法对模拟仿真数据、实验振动数据以及工程实际数据进行分析，验证了其有效性。 其次，分析了Wigner-Ville分布（WVD）产生交叉项原因，提出了基于LCD消除WVD交叉项的方法，对仿真和实际信号分析，研究结果表明LCD有效的消除了WVD交叉项的干扰。 最后，结合LCD和盲源分离各自的特点，，提出了基于LCD的旋转机械故障欠定盲源分离方法，仿真结果表明，提出的方法能够对观测信号数少于源信号数欠定情况下的非平稳信号进行有效分离；将提出的方法应用到不平衡-碰摩-松动的转子耦合故障实验分离中，并与传统盲源分离方法进行对比，试验结果进一步验证了该方法的有效性。
【关键词】：旋转机械 故障诊断 局部特征尺度分解（LCD） 振动信号 时频分析 盲源分离
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目录8-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 课题研究的背景及意义11-12
• 1.2 设备故障诊断12-13
• 1.3 时频分析方法的发展及研究现状13-16
• 1.3.1 传统时频分析方法13-15
• 1.3.2 自适应时频分析方法15-16
• 1.4 本文主要研究内容16-18
• 第2章 旋转机械故障诊断的实验研究18-28
• 2.1 试验装置简介18-19
• 2.2 试验测点的选择19-20
• 2.3 旋转机械常见的故障及时频特征20-24
• 2.3.1 转子不平衡故障20-21
• 2.3.2 转子不对中故障21-22
• 2.3.3 转子支撑系统松动故障22-23
• 2.3.4 动静件碰摩故障23
• 2.3.5 轴承油膜涡动与振荡故障23-24
• 2.4 工程实际中的旋转机械故障诊断24-26
• 2.5 本章小结26-28
• 第3章 局部特征尺度分解方法（LCD）28-44
• 3.1 与局部特征尺度分解有关的基本概念28-31
• 3.1.1 调频和调幅信号28-29
• 3.1.2 单分量和多分量信号29-31
• 3.1.3 频率和瞬时频率31
• 3.2 局部特征尺度分解的基本理论31-36
• 3.2.1 内禀尺度分量（ISC）31-33
• 3.2.2 局部特征尺度分解的基本过程33-34
• 3.2.3 LCD 的完备性34-35
• 3.2.4 LCD 的正交性35-36
• 3.3 LCD 与 EMD 的比较研究36-41
• 3.3.1 EMD 的分解过程36-37
• 3.3.2 Hilbert 时频谱和边际谱37-38
• 3.3.3 LCD 与 EMD 的对比38
• 3.3.4 仿真信号分析38-41
• 3.4 LCD 方法在实际振动信号中的应用41-42
• 3.5 本章小结42-44
• 第4章 局部特征尺度分解方法的改进44-68
• 4.1 LCD 方法迭代终止条件的改进44-53
• 4.1.1 虚假分量问题44-45
• 4.1.2 基于能量比和相关系数迭代终止改进的 LCD 方法45-46
• 4.1.3 仿真振动信号分析46-49
• 4.1.4 实验振动信号分析49-51
• 4.1.5 工程实际振动信号分析51-53
• 4.2 LCD 方法端点效应的处理与完善53-61
• 4.2.1 端点效应概念53-54
• 4.2.2 基于相似三角形端点改进的 LCD 方法54-56
• 4.2.3 仿真振动信号分析56-58
• 4.2.4 实验振动信号分析58-59
• 4.2.5 工程实际振动信号分析59-61
• 4.3 基于残余量分解改进的 LCD 方法61-67
• 4.3.1 基于残余量分解的基本思想61
• 4.3.2 基于残余量分解改进的 LCD 方法步骤61-62
• 4.3.3 仿真振动信号分析62-64
• 4.3.4 实验振动信号分析64-65
• 4.3.5 工程实际振动信号分析65-67
• 4.4 本章小结67-68
• 第5章 基于 LCD 消除 WVD 分布交叉项的研究68-74
• 5.1 Wigner-Ville 分布68-69
• 5.1.1 WVD 分布的基本原理68
• 5.1.2 WVD 分布的交叉项问题68-69
• 5.2 基于 LCD 消除 WVD 交叉项的分析方法69-71
• 5.2.1 LCD 与 WVD 分布的比较69-71
• 5.2.2 基于 LCD 消除 WVD 交叉项方法的分析原理71
• 5.3 基于 LCD 消除 WVD 交叉项的分析效果71-73
• 5.3.1 仿真振动信号分析71-72
• 5.3.2 工程实际振动信号分析72-73
• 5.4 本章小结73-74
• 第6章 基于 LCD 的旋转机械故障欠定盲源分离研究74-83
• 6.1 盲源分离基本理论及算法74-77
• 6.1.1 盲源分离基本概念74
• 6.1.2 盲源分离的基本假设及不确定性74-75
• 6.1.3 盲源分离的 JADE 算法75-77
• 6.2 基于 LCD 的欠定盲源分离试验研究77-82
• 6.2.1 基于 LCD 欠定盲分离基本思想77
• 6.2.2 基于 LCD 欠定盲分离算法77-78
• 6.2.3 仿真振动信号分析78-79
• 6.2.4 实验振动信号分析79-82
• 6.3 本章小结82-83
• 结论83-85
• 参考文献85-89
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果89-90
• 致谢90-91
• 作者简介91

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 郑近德;程军圣;杨宇;;部分集成局部特征尺度分解:一种新的基于噪声辅助数据分析方法[J];电子学报;2013年05期

2 杨叔子,史铁林,丁洪;机械设备的诊断方法与分类[J];华中理工大学学报;1993年01期

3 陈志新;徐金梧;杨德斌;;基于复小波块阈值的降噪方法及其在机械故障诊断中的应用[J];机械工程学报;2007年06期

4 胡爱军;安连锁;唐贵基;;HILBERT-HUANG变换端点效应处理新方法[J];机械工程学报;2008年04期

5 汤宝平;蒋永华;张详春;;基于形态奇异值分解和经验模态分解的滚动轴承故障特征提取方法[J];机械工程学报;2010年05期

6 毋文峰;陈小虎;苏勋家;;基于经验模式分解的单通道机械信号盲分离[J];机械工程学报;2011年04期

7 雷亚国;;基于改进Hilbert-Huang变换的机械故障诊断[J];机械工程学报;2011年05期

8 李志农;刘卫兵;易小兵;;基于局域均值分解的机械故障欠定盲源分离方法研究[J];机械工程学报;2011年07期

9 程军圣;杨怡;杨宇;;局部特征尺度分解方法及其在齿轮故障诊断中的应用[J];机械工程学报;2012年09期

10 程军圣;郑近德;杨宇;;基于局部特征尺度分解的经验包络解调方法及其在机械故障诊断中的应用[J];机械工程学报;2012年19期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 张亢;局部均值分解方法及其在旋转机械故障诊断中的应用研究[D];湖南大学;2012年

本文编号：582733