基于LMD旋转机械故障诊断方法的研究及特征提取分析

发布时间：2017-09-20 10:17

  本文关键词：基于LMD旋转机械故障诊断方法的研究及特征提取分析

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【摘要】：二次工业革命之后，机械取代了原有的生产工具，逐渐成为人们生活中不可或缺的生产工具。旋转机械例如涡轮机，大型发电机等旋转机械设备也随之进入人们的生活生产领域。而随着转速的不断提高,对机械性能的要求也就越高，尤其是在稳定性方面，且发生故障的概率也越大。而大型机械的停机维护不仅浪费人力还需要消费很大的经济成本，故障诊断就是在这种背景下应运而生的。 论文首先介绍了故障诊断的方法以及对旋转机械进行故障诊断的意义，然后指出振动诊断法是本文所用的方法。并且列举了几种故障特征提取的方法例如FFT、小波变换、HHT以及局域均值分解等等。最后通过分析比对选择了时频分析法作为本文的主要方法。 希尔伯特-黄变换和局域均值分解作为时频域分析法的两种典型方法，都有着各自的独特优势。本文主要是对该两种方法的算法实现进行了详细的分析，然后通过实验仿真对他们的诊断效果进行比较，显示了LMD的优势，指出LMD为本文所采用的信号分析方法。因此本文主要研究局域均值分解的相关理论，并且给出了LMD直接法求取瞬时频率的实验仿真。 LMD作为经验式的信号处理方法，也存在一些缺陷。因此对LMD分解的采样效应与影响LMD分解精度的因素进行研究分析，然后对LMD的滑动平均跨度的选择、LMD均值函数不同包络画法等进行分析，结合试验仿真，最后结果表明，采用合适的滑动平均跨度，包络均值求取方法能够提高LMD的分解精度，从而有效的抑制端点效应。 最后基于以上改进的LMD算法，提出了两种基于LMD瞬时频率旋转机械特征提取的新方法。一种是对原信号进行LMD分解，求得原信号的频率组成，即每个PF的瞬时频率，然后求出每个IF的峭度，求出均值，然后用以上方法求得多组信号的瞬时频率均值，统计分析其峭度的分布规律；另一种与第一种类似，只是在求取峭度时是基于IF的频次分布函数。最后实验模拟仿真，表明第二种方法成功的区分了该两种故障，起到了故障诊断的作用。
【关键词】：滑动平均跨度 峭度 抑制端点效应 故障诊断 局域均值分解
【学位授予单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-18
• 1.1 旋转机械故障诊断理论依据与实际运用9-10
• 1.2 旋转机械故障诊断研究概况10-16
• 1.2.1 旋转机械故障诊断的实现10
• 1.2.2 旋转机械故障诊断分类10-12
• 1.2.3 时频分析法的研究现状12-16
• 1.3 论文创新点16
• 1.4 本章小结16-18
• 第二章 EMD、LMD的理论及其应用18-32
• 2.1 EMD理论研究及其应用18-23
• 2.1.1 EMD分解原理及其算法18-19
• 2.1.2 EMD实验仿真19-23
• 2.2 LMD理论研究及其应用23-27
• 2.2.1 LMD分解原理和算法23-24
• 2.2.2 LMD实验仿真24-27
• 2.3 LMD与EMD方法比较27-30
• 2.3.1 PF与IMF包络线比较27-28
• 2.3.2 瞬时频率的比较28-29
• 2.3.3 时-频能量谱图的比较29-30
• 2.4 本章小结30-32
• 第三章 基于局域均值分解的时频分析法32-38
• 3.1 单分量和多分量信号32
• 3.2 调幅调频信号32-34
• 3.3 瞬时频率理论及其定义34-36
• 3.3.1 瞬时频率的应用34
• 3.3.2 瞬时频率的定义34-35
• 3.3.3 瞬时频率的求解35-36
• 3.4 局域均值分解时频分析法小结36
• 3.5 本章小结36-38
• 第四章 基于局域均值分解的算法研究与改进38-50
• 4.1 均值分解算法与采样频率之间的关系38-40
• 4.2 纯调频信号的判据40-41
• 4.3 滑动平均跨度的选择41-43
• 4.4 LMD端点效应研究与分析43-44
• 4.5 LMD端点效应的抑制与改进44-49
• 4.6 本章小结49-50
• 第五章 基于LMD瞬时频率的旋转机械故障特征提取50-58
• 5.1 实验设备及matlab故障诊断原型系统50-51
• 5.2 LMD瞬时频率试验仿真51-52
• 5.3 基于LMD瞬时频率故障诊断特征量的提取52-57
• 5.3.1 峭度定义52
• 5.3.2 峭度在故障诊断中的应用52-53
• 5.3.3 基于LMD瞬时频率的峭度特征提取与研究53-55
• 5.3.4 基于IF的频次分布峭度特征提取与分析55-57
• 5.4 本章小结57-58
• 第六章 结论与展望58-59
• 6.1 总结58
• 6.2 展望58-59
• 参考文献59-62
• 致谢62-63
• 附录63-65
• 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果65

【参考文献】

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本文编号：887475