本文關(guān)鍵詞：旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)優(yōu)化診斷方法研究

  更多相關(guān)文章： 故障診斷 旋轉(zhuǎn)機(jī)械 軸心軌跡 多分量信號(hào) 波形形態(tài) 時(shí)域分布

【摘要】：對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行探索和研究新的優(yōu)化故障診斷方法,是極其必要和富有意義的�；瑒�(dòng)軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)常用的零部件,其轉(zhuǎn)子軸心軌跡包含了大量的故障信息,而由于轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)為多分量信號(hào),合成的軸心軌跡復(fù)雜,不容易獲取清晰的故障特征。本文提出了一種新型的故障信號(hào)處理方法,對(duì)軸心軌跡進(jìn)行提純。并與基于圖像的不變矩方法以及關(guān)聯(lián)度識(shí)別方法相結(jié)合,對(duì)滑動(dòng)軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷研究。主要的研究工作如下：1 提出了一種新型的故障信號(hào)處理方法,將包含多個(gè)分量信號(hào)的故障信號(hào)分解成具有物理意義的各個(gè)部分。在信號(hào)上進(jìn)行固定頻率的采樣,求得樣本數(shù)據(jù)的平均值,由信號(hào)的極值點(diǎn)特性得到采樣頻率的范圍,在該范圍內(nèi)求不同采樣頻率下樣本數(shù)據(jù)平均值的最大值,從而最大值對(duì)應(yīng)的采樣頻率即為分量信號(hào)的頻率。再通過(guò)改變采樣點(diǎn)的初始位置以及采樣長(zhǎng)度,分解出該分量信號(hào)對(duì)應(yīng)的波形形態(tài)和時(shí)域分布。介紹了該方法的原理和理論依據(jù),以及頻率估計(jì)方法以及時(shí)域分布估計(jì)方法,給出了具體分解步驟。2 將本文方法應(yīng)用到轉(zhuǎn)子軸心軌跡的提純中,將轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)分解得到若干分量信號(hào),再選取相應(yīng)的頻率進(jìn)行合成得到提純的軸心軌跡。并對(duì)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)常見故障的軸心軌跡進(jìn)行了提純分析。3 采用基于圖像的不變矩方法對(duì)軸心軌跡進(jìn)行特征提取,將軸心軌跡轉(zhuǎn)換為二維圖像,并以圖像的不變矩表征軸心軌跡的形狀特征,得到特征矩向量。4 采用關(guān)聯(lián)度識(shí)別方法對(duì)軸心軌跡進(jìn)行特征識(shí)別,分析計(jì)算參考模式與待識(shí)別模式下的特征矩向量的關(guān)聯(lián)度,達(dá)到對(duì)故障類別進(jìn)行識(shí)別的目的。通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)應(yīng)用本文方法對(duì)滑動(dòng)軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)進(jìn)行故障識(shí)別和診斷,說(shuō)明了方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 旋轉(zhuǎn)機(jī)械 軸心軌跡 多分量信號(hào) 波形形態(tài) 時(shí)域分布
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH17
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)的研究意義10
• 1.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-17
• 1.2.1 基于傅里葉變換的系列分析方法11-13
• 1.2.2 時(shí)頻域分析方法13-17
• 1.3 課題來(lái)源及主要研究?jī)?nèi)容17-20
• 第2章 旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障機(jī)理及其診斷技術(shù)20-25
• 2.1 引言20
• 2.2 滑動(dòng)軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障的主要形式及振動(dòng)信號(hào)特征20-23
• 2.2.1 不對(duì)中故障21
• 2.2.2 不平衡故障21-22
• 2.2.3 碰摩故障22
• 2.2.4 油膜渦動(dòng)22-23
• 2.3 滑動(dòng)軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷方法23-24
• 2.3.1 滑動(dòng)軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的軸心軌跡分析方法23-24
• 2.3.2 滑動(dòng)軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)分析方法24
• 2.3.3 滑動(dòng)軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的聲發(fā)射分析法24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第3章 一種新型的故障信號(hào)分析方法25-38
• 3.1 引言25-26
• 3.2 信號(hào)分解方法26-29
• 3.2.1 信號(hào)分解原理26
• 3.2.2 對(duì)平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行采樣分析26-28
• 3.2.3 對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行采樣分析28
• 3.2.4 設(shè)置初始采樣點(diǎn)的位置28-29
• 3.3 頻率估計(jì)方法29-31
• 3.3.1 信號(hào)的極值點(diǎn)信息29-30
• 3.3.2 信號(hào)的頻率特性30-31
• 3.4 時(shí)域分布估計(jì)方法31-32
• 3.5 仿真信號(hào)分析驗(yàn)證32-35
• 3.6 在含噪信號(hào)中的應(yīng)用35-37
• 3.6.1 含噪信號(hào)概述35
• 3.6.2 含噪信號(hào)仿真分析35-37
• 3.7 本章小結(jié)37-38
• 第4章 旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障診斷應(yīng)用研究38-51
• 4.1 引言38
• 4.2 軸心軌跡的提純38-43
• 4.2.1 軸心軌跡提純仿真信號(hào)分析39-43
• 4.3 軸心軌跡的特征提取與模式識(shí)別43-46
• 4.3.1 基于圖像不變矩的軸心軌跡特征提取43-44
• 4.3.2 基于關(guān)聯(lián)度識(shí)別方法的軸心軌跡特征識(shí)別44-46
• 4.4 試驗(yàn)信號(hào)分析46-49
• 4.5 本章小結(jié)49-51
• 結(jié)論與展望51-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 致謝56-57
• 附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文57

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 甘世明;郭秀珍;趙永軍;;信號(hào)的相關(guān)分析[J];儀器儀表用戶;2008年04期

2 趙學(xué)智;葉邦彥;陳統(tǒng)堅(jiān);;矩陣構(gòu)造對(duì)奇異值分解信號(hào)處理效果的影響[J];華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年09期

3 ;[J];;年期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 陽(yáng)磊;旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)優(yōu)化診斷方法研究[D];湖南大學(xué);2016年

，

本文編號(hào)：1028929