轴系动力学特性测试系统关键技术研究
发布时间：2021-01-24 10:35
本文以中国航空动力机械研究所承研的湖南省科技重大专项“燃气轮机传动系统研制和产业化”的子项目--轴系动力学特性测试为项目来源,开发一套振动测试系统,研究TGB80行星齿轮箱振动特性。行星齿轮箱具有承载能力强、体积小、传动精度高、功率恒定等诸多优点,是大型旋转机械传动系统的关键部分,一旦发生故障,会造成巨大损失,需要对其进行状态监测和故障诊断。但由于行星齿轮箱结构和运动形式更加复杂,且需要在复杂的环境下工作,其振动信号具有非平稳、非线性和调频特点,常规的分析方法并不能有效提取振动信息。LabVIEW是由美国NI公司开发的一种图形化编程语言,它是一种开放式的开发环境,包含许多功能强大的信号分析工具包,这为我们后续对信号做更深层次的分析提供了方便。不过,LabVIEW信号分析包中没有提供EMD工具包。针对以上问题,本文以TGB80行星齿轮箱振动状态监测与故障诊断为目的,研究经验模态分解和倒频谱方法在齿轮箱故障诊断中的优点,主要研究内容如下:（1）开发一套振动测试系统,实现对TGB80行星齿轮箱的状态监测和故障诊断功能。（2）深入研究行星齿轮箱振动信号的特点,针对其非平稳、非线性的特性,通过对...
【文章来源】：河南工业大学河南省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
故障诊断流程
EMD算分流程图
EM1. 完备性所谓 EMD分量相叠加来验证它的例如仿真信通过 EMDr，由于3c叠加的方式：MD 方法的突D 方法的完加的方式，的完备性。信号D 方法将该信分量包含了式一步步重突出特点主备性，是指可以成功还x( t)=s信号分解，了信号的最重新构造信号主要体现在以指分解完成还原原始信sin(2 00πt)其分解结果最大时间尺度号，得到重以下三个方后，通过将信号。我们可)+0.2sin果是 3 个 IM度特征，因重构信号波形方面：将所得到的可以从 EMn(1 00πt )+MF 分量1c因此从分量c形，它们的所有基本模MD 分解过程0.3sin(2，2c ，3c 和3和残余分的波形图分别模式分程以及20π t )1 个分量r别如图
【参考文献】：
期刊论文
[1]利用经验模态分解改进的CEEMD故障诊断方法[J]. 边杰. 矿山机械. 2016(06)
[2]基于数据挖掘的齿轮副磨损状态评估方法[J]. 张怀亮,刘森,邹佰文. 西南交通大学学报. 2015(04)
[3]水轮发电机组故障诊断模拟教学实验台的设计与开发[J]. 符向前,徐浩,贾梧桐. 教育教学论坛. 2015(25)
[4]基于虚拟故障注入的液压系统性能仿真与优化[J]. 郭姣姣,刘伟,余知朴,翟玮昊. 中国机械工程. 2015(09)
[5]现代通信设备的维修特点及方法初探[J]. 王炜,张继凯,刘大勇. 通讯世界. 2015(08)
[6]基于线调频小波路径追踪算法与EEMD的齿轮箱复合故障诊断方法[J]. 李蓉,于德介,陈向民,刘坚. 振动与冲击. 2014(03)
[7]基于形态分量分析与阶次跟踪的齿轮箱复合故障诊断方法[J]. 陈向民,于德介,李蓉. 航空动力学报. 2014(01)
[8]EMD与能量算子解调在提升机齿轮箱故障诊断中的应用[J]. 冷军发,荆双喜,禹建功,华伟. 煤炭学报. 2013(S2)
[9]基于LabVIEW的齿轮箱故障诊断系统设计[J]. 倪伟,郑文. 机电工程技术. 2013(10)
[10]基于LabVIEW的倒频谱与包络谱分析在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用[J]. 吕跃刚,赵倩男,刘俊承. 化工自动化及仪表. 2013(07)
博士论文
[1]齿轮箱复合故障诊断特征提取的若干方法研究[D]. 王志坚.太原理工大学 2015
[2]齿轮箱复合故障诊断方法研究[D]. 李蓉.湖南大学 2013
[3]基于振动信号的机械故障特征提取与诊断研究[D]. 赵志宏.北京交通大学 2012
[4]基于局域均值分解的旋转机械故障特征提取方法及系统研究[D]. 任达千.浙江大学 2008
硕士论文
[1]基于Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断方法研究[D]. 张耀.兰州理工大学 2014
[2]风力发电机齿轮箱故障诊断方法研究[D]. 王雪.华北电力大学 2014
[3]基于EMD的齿轮箱故障特征提取方法研究[D]. 张强.大连理工大学 2013
[4]数据挖掘在齿轮副磨损状态监测中的应用研究[D]. 邹佰文.中南大学 2013
[5]基于EEMD的旋转机械故障诊断方法研究[D]. 陈艳娜.哈尔滨理工大学 2013
[6]循环谱在风力发电增速齿轮箱试验台振动测试中的应用[D]. 王志坚.太原理工大学 2012
[7]基于虚拟仪器的振动测试与分析系统的研究[D]. 马万里.华北电力大学 2012
[8]基于统计特征提取的故障诊断方法研究[D]. 胡玉成.杭州电子科技大学 2012
[9]重型燃气轮机齿轮箱关键技术研究与设计开发[D]. 何爱民.南京理工大学 2010
[10]设备振动信号的HHT分析与应用研究[D]. 汤晓峰.内蒙古科技大学 2010
本文编号：2997093
【文章来源】：河南工业大学河南省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
故障诊断流程
EMD算分流程图
EM1. 完备性所谓 EMD分量相叠加来验证它的例如仿真信通过 EMDr，由于3c叠加的方式：MD 方法的突D 方法的完加的方式，的完备性。信号D 方法将该信分量包含了式一步步重突出特点主备性，是指可以成功还x( t)=s信号分解，了信号的最重新构造信号主要体现在以指分解完成还原原始信sin(2 00πt)其分解结果最大时间尺度号，得到重以下三个方后，通过将信号。我们可)+0.2sin果是 3 个 IM度特征，因重构信号波形方面：将所得到的可以从 EMn(1 00πt )+MF 分量1c因此从分量c形，它们的所有基本模MD 分解过程0.3sin(2，2c ，3c 和3和残余分的波形图分别模式分程以及20π t )1 个分量r别如图
【参考文献】：
期刊论文
[1]利用经验模态分解改进的CEEMD故障诊断方法[J]. 边杰. 矿山机械. 2016(06)
[2]基于数据挖掘的齿轮副磨损状态评估方法[J]. 张怀亮,刘森,邹佰文. 西南交通大学学报. 2015(04)
[3]水轮发电机组故障诊断模拟教学实验台的设计与开发[J]. 符向前,徐浩,贾梧桐. 教育教学论坛. 2015(25)
[4]基于虚拟故障注入的液压系统性能仿真与优化[J]. 郭姣姣,刘伟,余知朴,翟玮昊. 中国机械工程. 2015(09)
[5]现代通信设备的维修特点及方法初探[J]. 王炜,张继凯,刘大勇. 通讯世界. 2015(08)
[6]基于线调频小波路径追踪算法与EEMD的齿轮箱复合故障诊断方法[J]. 李蓉,于德介,陈向民,刘坚. 振动与冲击. 2014(03)
[7]基于形态分量分析与阶次跟踪的齿轮箱复合故障诊断方法[J]. 陈向民,于德介,李蓉. 航空动力学报. 2014(01)
[8]EMD与能量算子解调在提升机齿轮箱故障诊断中的应用[J]. 冷军发,荆双喜,禹建功,华伟. 煤炭学报. 2013(S2)
[9]基于LabVIEW的齿轮箱故障诊断系统设计[J]. 倪伟,郑文. 机电工程技术. 2013(10)
[10]基于LabVIEW的倒频谱与包络谱分析在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用[J]. 吕跃刚,赵倩男,刘俊承. 化工自动化及仪表. 2013(07)
博士论文
[1]齿轮箱复合故障诊断特征提取的若干方法研究[D]. 王志坚.太原理工大学 2015
[2]齿轮箱复合故障诊断方法研究[D]. 李蓉.湖南大学 2013
[3]基于振动信号的机械故障特征提取与诊断研究[D]. 赵志宏.北京交通大学 2012
[4]基于局域均值分解的旋转机械故障特征提取方法及系统研究[D]. 任达千.浙江大学 2008
硕士论文
[1]基于Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断方法研究[D]. 张耀.兰州理工大学 2014
[2]风力发电机齿轮箱故障诊断方法研究[D]. 王雪.华北电力大学 2014
[3]基于EMD的齿轮箱故障特征提取方法研究[D]. 张强.大连理工大学 2013
[4]数据挖掘在齿轮副磨损状态监测中的应用研究[D]. 邹佰文.中南大学 2013
[5]基于EEMD的旋转机械故障诊断方法研究[D]. 陈艳娜.哈尔滨理工大学 2013
[6]循环谱在风力发电增速齿轮箱试验台振动测试中的应用[D]. 王志坚.太原理工大学 2012
[7]基于虚拟仪器的振动测试与分析系统的研究[D]. 马万里.华北电力大学 2012
[8]基于统计特征提取的故障诊断方法研究[D]. 胡玉成.杭州电子科技大学 2012
[9]重型燃气轮机齿轮箱关键技术研究与设计开发[D]. 何爱民.南京理工大学 2010
[10]设备振动信号的HHT分析与应用研究[D]. 汤晓峰.内蒙古科技大学 2010
本文编号：2997093
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