本文關(guān)鍵詞：基于局部均值分解的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究

  更多相關(guān)文章： 故障診斷 LMD 滾動(dòng)軸承 特征提取 多尺度譜熵 模式識(shí)別

【摘要】：在現(xiàn)代化機(jī)械設(shè)備中,旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備所占比重很大,而滾動(dòng)軸承又是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的關(guān)鍵組成部件,因此對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械滾動(dòng)軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的研究勢(shì)在必行。局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)時(shí)頻分析方法作為新的信號(hào)分解方法,有很好的優(yōu)勢(shì)對(duì)于處理和分析非平穩(wěn)、非線性的振動(dòng)信號(hào),尤其是滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)這樣的復(fù)雜的調(diào)幅-調(diào)頻信號(hào)。本文重點(diǎn)研究了基于LMD的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。其主要內(nèi)容如下:首先,針對(duì)LMD分解方法存在的虛假分量問(wèn)題,研究了一種基于迭代終止條件改進(jìn)和殘余分量再處理的方法。利用仿真信號(hào)和實(shí)際故障信號(hào)驗(yàn)證此方法的可行性和有效性。然后,研究了一種基于LMD多尺度熵和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。此方法首先對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行LMD分解,然后求取分解所得的乘積函數(shù)(Product Function,PF)的多尺度熵(Multi-Scale Entropy,MSE),最后將熵值作為故障特征向量輸入到概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別,實(shí)現(xiàn)損傷位置和損傷程度的診斷。最后,將時(shí)頻分析方法與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)結(jié)合,提出一種新的故障特征表征參數(shù)——多尺度譜熵,并將其與LMD方法相結(jié)合,研究了一種基于LMD與多尺度譜熵分析的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,該方法可以準(zhǔn)確的獲取滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的故障特征,有效的實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障類型的診斷。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 LMD 滾動(dòng)軸承 特征提取 多尺度譜熵 模式識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH133.33
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 滾動(dòng)軸承故障診斷的研究意義及其內(nèi)容9-12
• 1.1.1 滾動(dòng)軸承故障診斷的研究背景與意義9-10
• 1.1.2 滾動(dòng)軸承故障診斷方法內(nèi)容的研究10-12
• 1.2 滾動(dòng)軸承故障診斷研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 時(shí)域分析法12
• 1.2.2 頻域分析法12-13
• 1.2.3 時(shí)頻分析法13-16
• 1.3 項(xiàng)目來(lái)源及本文研究?jī)?nèi)容16-18
• 第2章 LMD時(shí)頻分析方法研究18-27
• 2.1 前言18
• 2.2 基本理論18-20
• 2.2.1 調(diào)制信號(hào)18-20
• 2.2.2 EMD分解方法20
• 2.3 LMD基本原理20-25
• 2.3.1 LMD基本原理和算法20-23
• 2.3.2 基于LMD的瞬時(shí)頻率23-25
• 2.4 LMD存在的不足25
• 2.5 本章小結(jié)25-27
• 第3章 基于LMD虛假分量問(wèn)題的改進(jìn)方法27-36
• 3.1 前言27
• 3.2 基于相關(guān)系數(shù)法的LMD虛假分量問(wèn)題處理方法27-28
• 3.2.1 相關(guān)系數(shù)27
• 3.2.2 虛假分量問(wèn)題處理方法27-28
• 3.3 能量比和功率譜的基本概念28-29
• 3.3.1 能量比28
• 3.3.2 功率譜28-29
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)分析29-31
• 3.5 實(shí)驗(yàn)研究31-34
• 3.6 本章小結(jié)34-36
• 第4章 基于LMD多尺度熵和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法36-46
• 4.1 前言36
• 4.2 多尺度熵36-38
• 4.2.1 樣本熵37
• 4.2.2 多尺度熵37-38
• 4.3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)38-39
• 4.3.1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)38
• 4.3.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型38-39
• 4.4 基于LMD和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷39-44
• 4.4.1 診斷方法39-40
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)研究40-44
• 4.5 本章小結(jié)44-46
• 第5章 基于LMD與多尺度譜熵的滾動(dòng)軸承故障診斷方法46-57
• 5.1 前言46
• 5.2 多尺度形態(tài)學(xué)46-48
• 5.2.1 多尺度形態(tài)學(xué)理論46-47
• 5.2.2 形態(tài)譜與形態(tài)譜熵47-48
• 5.3 多尺度譜熵48
• 5.4 小波半軟閾值去噪理論48-50
• 5.5 基于LMD與多尺度譜熵的故障診斷50-51
• 5.6 實(shí)驗(yàn)研究51-56
• 5.7 本章小結(jié)56-57
• 結(jié)論57-59
• 參考文獻(xiàn)59-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果64-65
• 致謝65

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