發(fā)布時間：2018-07-06 08:25

  本文選題：健康狀態(tài)評估 + 軸向柱塞泵　； 參考：《燕山大學》2012年碩士論文

【摘要】：隨著我國制造業(yè)裝備水平的不斷提高，機械設備也越來越先進，對這些設備自動化程度和水平的要求越來越高，如果這些關系到國計民生的大型和關鍵設備出現(xiàn)了故障，就會造成不同程度的經(jīng)濟損失。因此，對于機械設備進行健康狀態(tài)評估，實時地對其工作狀態(tài)進行監(jiān)測，在設備運轉過程中把握設備的工作狀態(tài)是非常有必要的。 通過傳感器采集斜盤式軸向柱塞泵的泵端蓋振動信號，運用小波包技術對采集到的信號進行分解和重構來實現(xiàn)帶通濾波，得到故障信號所在的頻段。利用小波包消噪方法對該頻段進行消噪處理，，提高信號的信噪比，突出故障特征。然后采用Hilbert包絡解調技術對消噪的信號進行包絡解調，將故障信號從共振信號中解調出來。再對此信號進行降頻處理，得到0~2000Hz的頻帶范圍內，得到一個含有豐富故障信息的信號。最后，再利用該信號進行健康狀態(tài)特征提取。 信息熵描述了系統(tǒng)狀態(tài)不確定性的程度和復雜程度，即信源輸入的信息越不穩(wěn)定和越復雜，信息熵越大。通過對大量資料的查閱，得出信息熵在故障程度評估方面有非常好的效果。 采集不同磨損程度的滑靴工作時的振動信號，在時域、頻域和時頻域對該振動信號進行信息熵的特征提取，得到奇異譜熵、功率譜熵、小波系數(shù)能量熵和小波包能量熵，經(jīng)過實驗及數(shù)據(jù)分析可以得出健康狀態(tài)越惡劣，信號的復雜度和不確定度越高，那么信息熵值也就越大。所以，信息熵是一個非常好的評估指標，可以應用到液壓泵健康狀態(tài)的評估中。
[Abstract]:With the continuous improvement of the equipment level of our manufacturing industry, the mechanical equipment is becoming more and more advanced, and the requirements for the automation degree and level of these equipment are becoming higher and higher. If these large-scale and key equipment related to the national economy and the people's livelihood are broken down, Will cause varying degrees of economic losses. Therefore, it is very necessary to evaluate the health status of mechanical equipment and monitor its working state in real time, so as to grasp the working state of the equipment in the process of operation. The vibration signal of the end cover of the axial piston pump with oblique disc is collected by the sensor, and the signal is decomposed and reconstructed by wavelet packet technology to realize the bandpass filtering, and the frequency band of the fault signal is obtained. The wavelet packet denoising method is used to de-noise the frequency band to improve the signal-to-noise ratio of the signal and to highlight the fault characteristics. Then the signal is demodulated by Hilbert envelope demodulation technique, and the fault signal is demodulated from the resonance signal. Then the frequency of the signal is reduced and a signal with abundant fault information is obtained in the frequency range of 0 ~ 2000Hz. Finally, the signal is used to extract the health state feature. Information entropy describes the degree and complexity of system state uncertainty, that is, the more unstable and complex the input information is, the greater the information entropy is. By consulting a large number of data, it is concluded that information entropy has a very good effect in fault degree evaluation. The vibration signals of sliding boots with different wear degrees are collected, and the information entropy of the vibration signal is extracted in time domain, frequency domain and time frequency domain. The singular spectrum entropy, power spectrum entropy, wavelet coefficient energy entropy and wavelet packet energy entropy are obtained. Through experiments and data analysis, it can be concluded that the worse the health condition is, the higher the complexity and uncertainty of the signal is, and the greater the information entropy is. Therefore, information entropy is a very good evaluation index, which can be applied to the evaluation of hydraulic pump health.
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TH137.51

【參考文獻】

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本文編號：2102143