本文關(guān)鍵詞：基于小波分析的齒輪箱故障診斷技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的逐步發(fā)展,齒輪箱作為一種通用零部件,已被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代化的機(jī)械設(shè)備中。齒輪箱運(yùn)行工況惡劣,內(nèi)部構(gòu)造比較復(fù)雜,所以很容易引發(fā)機(jī)械設(shè)備故障。為了減少經(jīng)濟(jì)損失,近些年故障診斷技術(shù)已成為社會(huì)重點(diǎn)的研究課題。故障診斷技術(shù)主要有振動(dòng)信號(hào)的采集及預(yù)處理、提取信號(hào)的特征向量和運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別三大部分。作為一種先進(jìn)的信號(hào)處理分析方法,小波變換具多分辨率的特性,可以將信號(hào)進(jìn)行放大細(xì)化,在時(shí)、頻域都能清晰分析信號(hào)的信息,所以在齒輪箱的故障診斷方面應(yīng)用廣泛。本文主要按以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究:研究了齒輪箱的振動(dòng)機(jī)理及信號(hào)特性,針對(duì)信號(hào)中存在的大量噪聲,采用了小波變換的方法進(jìn)行小波分解,并用強(qiáng)制閾值、默認(rèn)閾值等方法進(jìn)行小波高頻去噪處理。同時(shí)引入了小波包分解的方法,對(duì)信號(hào)進(jìn)行多頻帶劃分,并進(jìn)行多種閾值方法去噪處理比較。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),表明用小波分析及小波包分解進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)去噪的有效性。小波變換可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行精細(xì)地分解,提取準(zhǔn)確的特征向量,因此常常用小波來(lái)作為信號(hào)的特征提取器。本文針對(duì)齒輪箱信號(hào)復(fù)雜多變,小波基選取困難的問(wèn)題,引入了自適應(yīng)小波基理論。針對(duì)自適應(yīng)小波基構(gòu)造算法忽略尺度函數(shù)的缺陷,提出建立尺度空間上的信號(hào)差能量極小化及小波空間上的信號(hào)差能量極大化模型,構(gòu)造自適應(yīng)小波基。仿真實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的自適應(yīng)小波基算法有更大的靈活性,自適應(yīng)小波基函數(shù)可以更為精細(xì)的分解信號(hào),用少量的數(shù)據(jù)表示更為豐富的信息。本文基于不同狀態(tài)下齒輪箱振動(dòng)信號(hào)能量譜、包絡(luò)譜的差異,在構(gòu)造自適應(yīng)小波基的基礎(chǔ)上,將信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)小波包分解,并結(jié)合信號(hào)的能量譜來(lái)提取信號(hào)的能量分布特征,結(jié)合信號(hào)的包絡(luò)譜來(lái)提取信號(hào)在特定頻段上的包絡(luò)譜特征。實(shí)驗(yàn)表明,基于改進(jìn)的自適應(yīng)小波算法提取的信號(hào)特征更能表征齒輪箱的振動(dòng)信號(hào)特性。采用基于最小錯(cuò)誤率的貝葉斯分類(lèi)器進(jìn)行齒輪箱的故障診斷,然而當(dāng)樣品特征向量相互交織時(shí),貝葉斯分類(lèi)器會(huì)發(fā)生錯(cuò)分現(xiàn)象,針對(duì)此類(lèi)易被錯(cuò)分的樣品,提出一種基于混合交叉域的分類(lèi)器算法。該算法以F-measure作為綜合評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,將錯(cuò)分概率密度融入準(zhǔn)則函數(shù)中,用梯度下降法進(jìn)行迭代計(jì)算求出判別函數(shù)。為了提高齒輪箱的狀態(tài)識(shí)別正確率,本文采用貝葉斯分類(lèi)器與基于混合交叉域的分類(lèi)器相結(jié)合的分類(lèi)器算法進(jìn)行故障識(shí)別。
【關(guān)鍵詞】：自適應(yīng)小波 包絡(luò)譜 能量譜 貝葉斯分類(lèi)器 綜合評(píng)價(jià)準(zhǔn)則
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TH165.3
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• abstract6-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 齒輪箱故障診斷的研究背景與意義9
• 1.2 齒輪箱故障診斷的內(nèi)容9-10
• 1.3 齒輪箱故障診斷的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.4 本論文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 基于小波的齒輪箱信號(hào)去噪處理14-24
• 2.1 齒輪箱振動(dòng)機(jī)理及特征分析14-15
• 2.2 小波分析理論15-19
• 2.3 基于小波分析的齒輪箱信號(hào)去噪19-22
• 2.4 本章小結(jié)22-24
• 第三章 基于齒輪箱信號(hào)的小波基構(gòu)造與選擇24-39
• 3.1 緊支撐雙正交小波基函數(shù)的構(gòu)造24-28
• 3.2 齒輪箱信號(hào)自適應(yīng)小波基的構(gòu)造28-36
• 3.2.1 自適應(yīng)小波基的構(gòu)造方法28-33
• 3.2.2 自適應(yīng)小波基的改進(jìn)算法33-36
• 3.3 基于不同小波基的信號(hào)處理仿真實(shí)驗(yàn)36-38
• 3.3.1 緊支集雙正交小波基的應(yīng)用36
• 3.3.2 自適應(yīng)小波基的應(yīng)用36-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第四章 基于自適應(yīng)小波的特征提取39-46
• 4.1 自適應(yīng)小波包能量譜分布特征39-44
• 4.2 自適應(yīng)小波包絡(luò)譜特征44-45
• 4.3 本章小結(jié)45-46
• 第五章 基于貝葉斯分類(lèi)器改進(jìn)算法的故障診斷46-57
• 5.1 基于最小錯(cuò)誤率的貝葉斯分類(lèi)器46-50
• 5.2 一種基于混合交叉域的分類(lèi)器設(shè)計(jì)50-51
• 5.3 基于貝葉斯和混合交叉域相結(jié)合的分類(lèi)器設(shè)計(jì)51-54
• 5.4 仿真實(shí)驗(yàn)54-56
• 5.5 本章小結(jié)56-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-61
• 發(fā)表論文和科研情況說(shuō)明61-62
• 致謝62-63

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于小波分析的齒輪箱故障診斷技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：262378