齒輪箱是機(jī)械設(shè)備中一種必不可少的連接和傳遞動(dòng)力通用零部件,也是一種易于發(fā)生故障的零部件。研究齒輪箱的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù),對(duì)于保障機(jī)械設(shè)備的安全、穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。 基于振動(dòng)信號(hào)分析處理的齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷方法由于具有可在線(xiàn)、實(shí)時(shí)、非損傷、診斷便捷準(zhǔn)確等特點(diǎn),己廣泛應(yīng)用于工程實(shí)際。齒輪箱發(fā)生故障時(shí),故障產(chǎn)生的沖擊形成不同程度和形態(tài)的振動(dòng)信號(hào)調(diào)制現(xiàn)象,如何有效的提取具有故障特征的振動(dòng)信號(hào)調(diào)制邊頻帶是齒輪箱故障診斷技術(shù)的重要研究?jī)?nèi)容。針對(duì)轉(zhuǎn)速變化的復(fù)雜齒輪箱動(dòng)態(tài)調(diào)制邊頻帶難以提取和現(xiàn)有時(shí)頻分析方法時(shí)頻聚集性不夠、抗噪能力弱、不能有效分析瞬時(shí)頻率大范圍變化的非平穩(wěn)信號(hào)問(wèn)題,本文在國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“多尺度線(xiàn)調(diào)頻基稀疏信號(hào)分解方法及其在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究”(項(xiàng)目批準(zhǔn)號(hào):50875078)和高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金項(xiàng)目“基于多尺度線(xiàn)調(diào)頻基的稀疏信號(hào)分解包絡(luò)解調(diào)方法及其在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用研究”(項(xiàng)目批準(zhǔn)號(hào):20090161110006)資助下,研究提出了一種新的信號(hào)處理方法—多尺度線(xiàn)調(diào)頻基稀疏信號(hào)分解方法,并將其應(yīng)用于轉(zhuǎn)速變化的復(fù)雜齒輪箱故障診斷,深入系統(tǒng)地研究了基于多尺度線(xiàn)調(diào)頻基稀疏信號(hào)分解方法的變轉(zhuǎn)速齒輪箱動(dòng)態(tài)調(diào)制邊頻帶提取、階比跟蹤轉(zhuǎn)速提取、多分量非平穩(wěn)信號(hào)相位函數(shù)提取以及自適應(yīng)時(shí)變?yōu)V波器設(shè)計(jì)等問(wèn)題,主要研究工作有: (1)針對(duì)現(xiàn)有時(shí)頻分析方法不能有效分折處理瞬時(shí)頻率大范圍連續(xù)變化的多分量非平穩(wěn)信號(hào),以及時(shí)頻聚集性不理想的問(wèn)題,將多尺度的概念融合到稀疏信號(hào)分解中,研究提出了完整、系統(tǒng)的基于多尺度線(xiàn)調(diào)頻基的稀疏信號(hào)分解方法,證明了該方法具有較高的時(shí)頻聚集性、分解的自適應(yīng)性、表示的稀疏性和較強(qiáng)的抗噪能力,非常適合于多分量非平穩(wěn)信號(hào)的分析處理。 (2)針對(duì)轉(zhuǎn)速波動(dòng)情況下齒輪箱動(dòng)態(tài)調(diào)制邊頻帶難以提取的問(wèn)題,研究提出了利用多尺度線(xiàn)調(diào)頻基稀疏信號(hào)分解準(zhǔn)確獲取載波頻率和調(diào)制頻率曲線(xiàn),從而提取齒輪箱故障特征,診斷齒輪箱故障的方法。仿真和實(shí)驗(yàn)分析證明了基于多尺度線(xiàn)調(diào)頻基的稀疏信號(hào)分解方法能準(zhǔn)確提取動(dòng)態(tài)變化的調(diào)制故障特征,非常適合于轉(zhuǎn)速劇烈波動(dòng)情況下的齒輪箱故障診斷。 (3)針對(duì)階比跟蹤方法中轉(zhuǎn)速提取困難,和基于瞬時(shí)頻率的轉(zhuǎn)速估計(jì)方法抗噪能力弱、精度不理想問(wèn)題,研究提出利用基于多尺度線(xiàn)調(diào)頻基的稀疏信號(hào)分解方法來(lái)提取轉(zhuǎn)速信號(hào)。在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用表明,該方法能準(zhǔn)確提取轉(zhuǎn)速信號(hào),避免了階比跟蹤分析中轉(zhuǎn)速測(cè)量設(shè)備安裝困難問(wèn)題,節(jié)約了診斷成本。 (4)針對(duì)廣義解調(diào)方法中對(duì)頻率相互不平行的多分量信號(hào)相位函數(shù)提取困難的問(wèn)題,研究利用基于多尺度線(xiàn)調(diào)頻基的稀疏信號(hào)分解方法提取多分量非平穩(wěn)信號(hào)的相位函數(shù),有效解決了廣義解調(diào)方法中相位函數(shù)提取問(wèn)題。對(duì)軸承故障的仿真和實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析表明,利用該方法提取的相位函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行廣義解調(diào),可以將多分量非平穩(wěn)信號(hào)轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)信號(hào),適用于非平穩(wěn)信號(hào)的處理和變轉(zhuǎn)速齒輪箱與軸承的故障診斷。 (5)為了將多個(gè)調(diào)幅調(diào)頻信號(hào)線(xiàn)性疊加的非平穩(wěn)信號(hào)分解為單個(gè)調(diào)幅調(diào)頻信號(hào),在利用基于多尺度線(xiàn)調(diào)頻基的稀疏信號(hào)分解方法分別提取各調(diào)幅調(diào)頻信號(hào)載波頻率的基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)經(jīng)典濾波器的擴(kuò)展,研究提出濾波中心和濾波帶寬可以自適應(yīng)變化的時(shí)變?yōu)V波器設(shè)計(jì)方法。利用該時(shí)變?yōu)V波器可從頻率成分復(fù)雜的齒輪箱振動(dòng)信號(hào)中分別提取單個(gè)齒輪嚙合頻率調(diào)制信號(hào),解決了轉(zhuǎn)速變化下的多級(jí)傳動(dòng)齒輪箱存在多個(gè)嚙合頻率調(diào)制信號(hào)以及無(wú)關(guān)頻率成分與嚙合頻率波動(dòng)范圍重疊狀態(tài)下的齒輪故障診斷難題。 (6)針對(duì)多輸入多輸出齒輪箱傳動(dòng)系統(tǒng)和多齒輪箱系統(tǒng)(即一個(gè)基座安裝多個(gè)齒輪箱,振動(dòng)信號(hào)互相影響的系統(tǒng))的振動(dòng)信號(hào)中各嚙合頻率階次相互干擾,從而導(dǎo)致故障診斷困難的問(wèn)題,研究提出用基于多尺度線(xiàn)調(diào)頻基稀疏信號(hào)分解的自適應(yīng)時(shí)變?yōu)V波器逐個(gè)提取振動(dòng)信號(hào)中的嚙合頻率調(diào)制分量,再對(duì)提取的嚙合頻率調(diào)制分量進(jìn)行階比分析的方法,有效抑制了其他無(wú)關(guān)聯(lián)軸上齒輪嚙合振動(dòng)信號(hào)和其他非階比噪聲信號(hào)對(duì)階比譜的影響,較好的解決了階比信號(hào)相互干擾的問(wèn)題,提高了階比譜的調(diào)制識(shí)別效果,為多輸入多輸出齒輪箱系統(tǒng)和多齒輪箱系統(tǒng)的故障診斷提供了一條有效途徑。 本文研究提出的多尺度線(xiàn)調(diào)頻基稀疏信號(hào)分解方法融合了稀疏信號(hào)分解對(duì)基函數(shù)選擇的靈活性、信號(hào)表達(dá)的簡(jiǎn)潔性以及線(xiàn)調(diào)頻小波路徑追蹤算法匹配的自適應(yīng)性和柔性,能有效的分解頻率變化呈線(xiàn)性或曲線(xiàn)變化的多分量非平穩(wěn)信號(hào)。仿真分析與應(yīng)用實(shí)例表明,本文在多尺度線(xiàn)調(diào)頻基稀疏信號(hào)分解基礎(chǔ)上研究提出的變轉(zhuǎn)速齒輪箱動(dòng)態(tài)調(diào)制邊頻帶提取、階比跟蹤轉(zhuǎn)速提取、多分量非平穩(wěn)信號(hào)相位函數(shù)提取以及自適應(yīng)時(shí)變?yōu)V波器等方法能有效應(yīng)用于變工況下的復(fù)雜齒輪箱系統(tǒng)的故障診斷。
【學(xué)位單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2010
【中圖分類(lèi)】：TH165.3;TH132.41
【部分圖文】：

其思路來(lái)源于幾何中的分段擬合。在幾何中，曲線(xiàn)可以用分段線(xiàn)進(jìn)行擬合近似表示，而信號(hào)分解的本質(zhì)是利用基函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行表示，因們可以對(duì)信號(hào)利用多個(gè)基函數(shù)來(lái)分段進(jìn)行描述，對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解。在頻域內(nèi)示為對(duì)頻率曲線(xiàn)變化的非平穩(wěn)信號(hào)利用多個(gè)頻率直線(xiàn)變化的線(xiàn)調(diào)頻基函數(shù)來(lái)表示。如圖 1.2 所示，信號(hào) f 為一頻率曲線(xiàn)變化的非平穩(wěn)信號(hào)，其頻率曲線(xiàn).2 左圖中虛線(xiàn)所示。連接線(xiàn)調(diào)頻基函數(shù),1 ,2 ,3 ,4, , ,m m m mg g g g 對(duì)信號(hào)進(jìn)行擬合，線(xiàn)基函數(shù)頻率曲線(xiàn)均為直線(xiàn)，如 1.2 左圖中實(shí)線(xiàn)所示，信號(hào)的時(shí)域擬合過(guò)程如圖所示。從 1.2 圖中可以看出，本文提出的基于多尺度線(xiàn)調(diào)頻基的稀疏信號(hào)方法可以根據(jù)信號(hào)自身的頻率變化特點(diǎn)對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行擬合，精度較高，有自適應(yīng)性，時(shí)頻聚集性好，無(wú) “頻率模糊”、交叉干擾等現(xiàn)象。f士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 2011年 第07期 工程科技Ⅱ輯

圖 1.3 小波變換和基于多尺度線(xiàn)調(diào)頻基的多尺度概念示意圖基于多尺度線(xiàn)調(diào)頻基的稀疏信號(hào)分解方法原理是在單次分解中采用線(xiàn)調(diào)頻小波路徑追蹤算法[73]獲得與分析信號(hào)具有最大相關(guān)系數(shù)的信號(hào)分量，然后采用稀疏信號(hào)分解的概念，將該分量從分析信號(hào)中除去，再進(jìn)一步的分解，這樣逐次將各信號(hào)分量分解出來(lái)。其具體分解方法是先對(duì)分析信號(hào)的時(shí)間坐標(biāo)軸進(jìn)行劃分，在尺度系數(shù) j 下，時(shí)間軸被分割為 2j個(gè)動(dòng)態(tài)時(shí)間支撐區(qū)，然后求解信號(hào)在各個(gè)動(dòng)態(tài)時(shí)間支撐區(qū)內(nèi)的最大正交投影系數(shù)（大的系數(shù)代表著信號(hào)與基元函數(shù)之間具有較好的局部相似性）及對(duì)應(yīng)的線(xiàn)調(diào)頻基元函數(shù)。最大投影系數(shù)中包含了分解信號(hào)的幅值和初始相位信息，對(duì)應(yīng)的基元函數(shù)則包含了分解信號(hào)的頻偏信息和調(diào)頻率信息。在獲得了各個(gè)動(dòng)態(tài)時(shí)間支撐區(qū)內(nèi)的最大正交投影系數(shù)和其對(duì)應(yīng)的基元函數(shù)后，再在最大系數(shù)基元函數(shù)集合中，搜尋出使整個(gè)時(shí)間軸上分量信號(hào)能量最大的基元函數(shù)組合，完成信號(hào)的單次分解。該方法分解出的信號(hào)可以自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)匹配原始信號(hào)成分，在原始信號(hào)頻率成分變化較復(fù)雜的地方該方法會(huì)自動(dòng)使用時(shí)間跨度較小的線(xiàn)調(diào)頻基進(jìn)行分解，反之則會(huì)用較長(zhǎng)時(shí)間跨度的線(xiàn)調(diào)頻基。分解出的信號(hào)即為信號(hào)中能量最大的信號(hào)分量，將原始信號(hào)減去分解信號(hào)獲得的殘余信號(hào)可進(jìn)

16圖 1.4 本文的總體研究思路1.5.3 主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排論文主要研究?jī)?nèi)容包括：(1) 基于多尺度線(xiàn)調(diào)頻基的稀疏信號(hào)分解方法研究針對(duì)傳統(tǒng)稀疏信號(hào)分解方法采用單一原子對(duì)信號(hào)進(jìn)行匹配分解，無(wú)法很好匹配非平穩(wěn)信號(hào)的問(wèn)題，研究提出一種新的基于多尺度線(xiàn)調(diào)頻基的稀疏信號(hào)分解方法，該方法將多尺度的概念融合到稀疏信號(hào)分解中，采用多尺度的線(xiàn)調(diào)頻基函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行投影分解，通過(guò)從不同的時(shí)間支撐區(qū)內(nèi)投影系數(shù)最大的基函數(shù)集合中尋找出使分解信號(hào)能量最大的基函數(shù)組合，逐次獲得分析信號(hào)中能量最大的信號(hào)分量。給出了分解信號(hào)的數(shù)學(xué)定義；證明了最大投影系數(shù)包含了分解信號(hào)的幅值
【引證文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2882521