齿轮啮合故障振动信号的非线性特征提取

发布时间：2017-08-04 09:21

  本文关键词：齿轮啮合故障振动信号的非线性特征提取

  更多相关文章： 齿轮 故障诊断 特征提取 小波分析 集合经验模分解

【摘要】：在众多的机械中,齿轮是非常普遍的一种动力传递机构；因此,其重要性不言而喻,一旦某个齿轮或者某几对齿轮啮合副产生了破坏与故障,那么对于机器的危害是不可忽略的,严重时会导致机毁人亡,造成恶劣的经济与社会影响。故而,必须对运行当中的齿轮故障进行诊断与预测维护。 本文基于齿轮啮合故障模拟试验台,测取了齿轮啮合故障的振动信号,采用先进的信号处理非线性方法,对齿轮啮合故障的非线性特征进行提取和智能诊断,实现了齿轮啮合多种单一故障及复合故障的分类和识别,取得了较好的效果。主要内容如下： (1)分析了齿轮啮合过程中最常见的失效形式及其成因,并在此基础上归纳了齿轮的一些常用诊断方法。 (2)从理论上具体阐述了齿轮啮合故障信号时频分析方法。主要建立了基于小波分析和集合经验模分解(EEMD)相结合的方法分析齿轮啮合早期故障信号,提取有效的时频特征参数。 (3)重点构建了针对齿轮故障信号的关键特征提取技术。根据不同的故障模式,详细分析齿轮啮合的振动响应,运用最新的信号处理技术,即自适应流形学习算法,针对故障的非线性特征,有效解决关键故障特征的选择,避免干扰特征的混淆,提高故障特征的关键度。 (4)利用支持向量机(SVM)构建了一种新的齿轮故障智能诊断方法。通过运用较为智能的SVM技术,构建故障分离模式,利用SVM的多类识别能力发掘齿轮箱不同运行故障,建立故障诊断的模型。通过实验室不同运行工况下齿轮啮合故障模拟实验,利用所研究的新方法新技术处理监测所得的实验数据,研究拟采用的方法的有效性。 本文的研究成果是齿轮啮合故障诊断领域中理论和方法的拓展,将其应用到实际的齿轮啮合故障诊断中取得了较好的效果,从工程实践方面来考察,既具有一定的学术价值又具有广阔的实际应用前景。
【关键词】：齿轮 故障诊断 特征提取 小波分析 集合经验模分解
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH132.41;TH165.3
【目录】：

• 摘要9-11
• ABSTRACT11-13
• 第1章 绪论13-23
• 1.1 课题的研究意义14-15
• 1.2 国内外研究现状与发展趋势15-20
• 1.2.1 工程应用系统研发16
• 1.2.2 机理研究16-17
• 1.2.3 故障信号17
• 1.2.4 故障特征17-19
• 1.2.5 故障辨识19
• 1.2.6 发展趋势19-20
• 1.3 难点与不足20
• 1.4 本文的主要研究内容20-21
• 1.5 本文的结构安排21-23
• 第2章 齿轮啮合的动力学机理与故障特性分析23-33
• 2.1 齿轮常见故障23-24
• 2.2 齿轮啮合动力学24-28
• 2.2.1 齿轮的基本参数及特性24-26
• 2.2.2 齿轮唯合数学模型26-28
• 2.2.3 显性故障特性28
• 2.3 故障特性模拟28-31
• 2.4 本章小结31-33
• 第3章 故障信号的时频分析33-55
• 3.1 小波包变换33-35
• 3.2 EEMD原理35-36
• 3.2.1 基本原理35
• 3.2.2 EMD方法的分解过程35-36
• 3.2.3 EEMD方法的分解过程36
• 3.3 实验信号时频分析36-54
• 3.3.1 齿轮箱故障实验36-40
• 3.3.2 小波分析40-47
• 3.3.3 基于EEMD的时频分析47-54
• 3.4 本章小结54-55
• 第4章 齿轮啮合故障智能诊断方法55-63
• 4.1 流形学习与特征选择55
• 4.2 局部线性嵌入(LLE)55-57
• 4.3 实验数据分析57-59
• 4.4 基于SVM的故障模式识别59-61
• 4.5 本章小结61-63
• 总结与展望63-65
• 主要结论63
• 研究展望63-65
• 参考文献65-69
• 攻读硕士学位期间发表的论文69-71
• 致谢71-72
• 学位论文评阅及答辩情况表72

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