發(fā)布時間：2017-09-05 00:39

  本文關(guān)鍵詞：基于序貫檢驗理論的齒輪箱故障診斷方法研究

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【摘要】：齒輪的主要作用在于在齒輪箱內(nèi)各部件之間傳遞動力,齒輪箱的故障診斷是對齒輪箱中滾動軸承、齒輪和轉(zhuǎn)子等其他部件的故障進行診斷。振動噪聲診斷是最普通也是最有效的齒輪故障診斷方法:齒輪箱故障的特征通常隱藏于振動噪聲信號內(nèi),分析振動噪聲信號,進而得到齒輪箱的故障原因。本文圍繞齒輪箱的振動噪聲信號診斷展開研究。第一:全面分析了粒子濾波這一濾波計算方法,指出了該方法具有實時性不佳的這一固有缺陷并提出了解決辦法:在運用粒子濾波算法計算的同時采用徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(RBFN)方法,持續(xù)對采集到的粒子狀態(tài)聚類、更新,消除噪聲誤差,提高估計精度,從而增強濾波性能。第二:提出了將序貫概率比檢驗算法運用到齒輪箱的故障診斷中的設(shè)想,并進行了驗證。經(jīng)驗證選擇齒輪裂紋來進行診斷分析不僅是可行的更是高效的:將序貫概率比檢驗算法用于檢驗經(jīng)過粒子濾波處理后的振動信號,并結(jié)合均方根誤差算法,不僅將不同裂紋的齒輪分開來,并能進行故障分類。第三:基于參數(shù)序貫概率比檢驗的齒輪裂紋故障診斷方法,是將每個假設(shè)檢驗數(shù)據(jù)與設(shè)定值進行比較,具有不預(yù)先規(guī)定觀測樣本群數(shù)量的優(yōu)點。因此,提出將RBF網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的粒子濾波與序貫概率比檢驗相結(jié)合的新方法:首先運用RBF網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化粒子濾波算法對信號進行降噪處理,獲得穩(wěn)定信號;然后采用對沖擊性振動極其敏銳的峭度值作為特征參數(shù),利用時域分析法來處理對信號加以降噪處理之后的特征數(shù)值;最后利用序貫概率比檢驗算法來分析齒輪裂紋的故障。實驗研究表明,文中提出的新方法對齒輪裂紋故障診斷是有效與可靠的。
【關(guān)鍵詞】：粒子濾波 序貫概率比檢驗 齒輪箱 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：武漢工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH132.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 課題研究的背景及意義11-13
• 1.2 粒子濾波的發(fā)展概述13-14
• 1.2.1 粒子濾波的發(fā)展現(xiàn)狀及其應(yīng)用13
• 1.2.2 粒子濾波存在的問題和相關(guān)的解決方法13-14
• 1.3 序貫概率比檢驗理論的發(fā)展和研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3.1 序貫概率比在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用研究16
• 1.3.2 序貫概率比檢驗在目標檢測和識別領(lǐng)域的應(yīng)用研究16-17
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容及安排17-19
• 第2章 粒子濾波改進算法的研究19-37
• 2.1 粒子濾波基本理論19-23
• 2.1.1 貝葉斯理論19-21
• 2.1.2 蒙特卡洛方法21-23
• 2.2 傳統(tǒng)粒子濾波算法23-30
• 2.2.1 粒子濾波算法23-30
• 2.2.1.1 序貫重要性采樣23-24
• 2.2.1.2 重采樣技術(shù)24-25
• 2.2.1.3 標準粒子濾波算法25-30
• 2.2.2 影響粒子濾波算法的相關(guān)問題30
• 2.3 基于RBF網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的粒子濾波30-34
• 2.3.1 RBF網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)算法30-32
• 2.3.2 RBF網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的粒子濾波算法32-34
• 2.4 粒子濾波及其改進算法的仿真34-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 第3章 序貫概率比檢驗理論算法研究37-45
• 3.1 基本概念37-38
• 3.1.1 初假設(shè)和備選假設(shè)37-38
• 3.1.2 似然比檢驗38
• 3.2 Wald的序貫概率比檢驗理論38-40
• 3.2.1 序貫概率比檢驗理論的定義38-39
• 3.2.2 序貫檢驗的判決域39-40
• 3.2.3 序貫檢驗的性質(zhì)40
• 3.3 基本序貫概率比檢驗算法40-42
• 3.4 序貫概率比檢驗算法的改進42-43
• 3.5 序貫概率比檢驗在工程實踐中的應(yīng)用步驟43-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第4章 實驗設(shè)計45-55
• 4.1 齒輪箱故障診斷實驗45-53
• 4.1.1 故障模式的選擇及其參數(shù)的設(shè)置46-48
• 4.1.2 齒輪的選擇48
• 4.1.3 實驗參數(shù)設(shè)置48-51
• 4.1.4 采集設(shè)備51
• 4.1.5 實驗步驟51-53
• 4.2 本章小結(jié)53-55
• 第5章 改進粒子濾波及序貫檢驗在齒輪箱診斷中的應(yīng)用55-79
• 5.1 試驗振動信號系統(tǒng)模型的建立55-56
• 5.2 參數(shù)優(yōu)化56-59
• 5.2.1 粒子數(shù)目對狀態(tài)估計的影響56-57
• 5.2.2 初始狀態(tài)和初始狀態(tài)方差57-58
• 5.2.3 噪聲方差對狀態(tài)估計的影響58-59
• 5.3 基于改進粒子濾波降噪的預(yù)期處理59-61
• 5.3.1 RBF粒子濾波降噪原理59
• 5.3.2 齒輪箱振動信號的改進粒子濾波降噪結(jié)果59-61
• 5.4 特征值提取61-62
• 5.5 基于序貫概率比檢驗的齒輪箱故障診斷62-67
• 5.5.1 序貫概率比檢驗的算法研究62-64
• 5.5.2 診斷結(jié)果分析64-67
• 5.6 基于三層序貫概率比檢驗的齒輪箱多狀態(tài)識別67-77
• 5.6.1 識別流程67-70
• 5.6.2 均方根誤差算法70-71
• 5.6.3 結(jié)果與討論71-77
• 5.7 本章小結(jié)77-79
• 第6章 總結(jié)與展望79-81
• 6.1 論文總結(jié)79-80
• 6.2 論文展望80-81
• 參考文獻81-89
• 攻讀碩士期間已發(fā)表的論文89-91
• 致謝91

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本文編號：794800