本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)非趨勢波動分析的齒輪故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：齒輪作為傳動零部件，由于其傳動效率高、傳動比大、傳動精確等特點而倍受青睞，被廣泛應(yīng)用于各種機械設(shè)備中。隨著科技的不斷變革，機械設(shè)備日新月異、層出不窮，齒輪的地位也愈發(fā)重要，因此對齒輪進行故障診斷的意義尤為突出。 由于齒輪系統(tǒng)本身的非線性和復雜性，，決定了其振動信號呈現(xiàn)非平穩(wěn)性和多尺度特征，區(qū)分相近的故障模式是故障診斷的重難點。從齒輪振動本質(zhì)出發(fā)，需要使用合理的參量細致地描述其振動行為，研究表明多尺度分析更符合齒輪振動的本質(zhì)分析，而標度指數(shù)是描述多尺度行為的重要參數(shù)。標度指數(shù)對齒輪故障狀態(tài)的響應(yīng)非常靈敏，可以用來表征齒輪故障狀態(tài)。利用非趨勢波動分析提取齒輪振動信號的標度行為，結(jié)果穩(wěn)定可靠，隨著時間尺度的變化，齒輪的標度行為出現(xiàn)雙標度特征，將標度指數(shù)與對應(yīng)的截距組成二維特征矢量具有明確的物理意義，可以作為表征齒輪故障狀態(tài)的特征量。另外在提取雙標度指數(shù)時存在誤差，主觀因素的影響大，降低標度指數(shù)的可靠性和精確性。提出自適應(yīng)非趨勢波動分析方法，運用信息論的知識，結(jié)合滑動加窗算法，合理選取s的同時實現(xiàn)標度指數(shù)的自適應(yīng)提取，并運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法成功地區(qū)分了正常、磨損、周節(jié)誤差以及斷齒4種故障模式的齒輪。研究表明，該方法能夠提高標度指數(shù)的提取精度和提取效率，為齒輪故障診斷提供了新的理論。
【關(guān)鍵詞】：非趨勢波動分析 雙標度特性 標度指數(shù) 多尺度分析 長程相關(guān)性
【學位授予單位】：武漢科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TH132.41;TH165.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-19
• 1.1 課題來源8-9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 非平穩(wěn)信號的齒輪故障診斷9-11
• 1.2.2 非趨勢波動分析的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 齒輪故障機理與特征12-17
• 1.3.1 齒輪失效形式12-13
• 1.3.2 齒輪的振動機理分析與來源13-16
• 1.3.3 齒輪故障的振動信號特征16-17
• 1.3.4 齒輪診斷的一般過程17
• 1.4 研究思路與內(nèi)容17-19
• 第2章 非趨勢波動分析19-29
• 2.1 標度律與標度指數(shù)20
• 2.2 長程相關(guān)性20-21
• 2.3 非趨勢波動分析基本原理及算法21-23
• 2.4 信號仿真23-27
• 2.4.1 仿真結(jié)果分析26-27
• 2.5 本章小結(jié)27-29
• 第3章 自適應(yīng)非趨勢波動分析29-34
• 3.1 不重疊區(qū)間確定29-32
• 3.1.1 不同參數(shù) s 對標度指數(shù)的影響29-30
• 3.1.2 確定參數(shù) s 的算法原理30-32
• 3.2 自適應(yīng)算法原理32-33
• 3.3 本章小結(jié)33-34
• 第4章 基于自適應(yīng)非趨勢波動分析齒輪故障診斷的應(yīng)用34-47
• 4.1 實驗平臺設(shè)計34-35
• 4.2 齒輪箱振動信號分析35-44
• 4.2.1 齒輪振動信號的非趨勢波動分析36-39
• 4.2.2 雙標度指數(shù)與轉(zhuǎn)折點39-44
• 4.3 齒輪故障分類44-45
• 4.4 本章小結(jié)45-47
• 第5章 總結(jié)與展望47-49
• 5.1 研究工作總結(jié)47-48
• 5.2 進一步研究的方向48-49
• 致謝49-50
• 參考文獻50-53
• 附錄 1 攻讀碩士期間論文發(fā)表情況53-54
• 附錄 2 攻讀碩士學位期間參加的科研項目54-55
• 中文詳細摘要55-57
• 英文詳細摘要57-58

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本文編號：342411