齒輪早期故障檢測與診斷技術(shù)研究
本文關(guān)鍵詞：齒輪早期故障檢測與診斷技術(shù)研究
更多相關(guān)文章： 齒輪 早期故障診斷 小波閾值去噪 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?/b> 特征提取 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【摘要】：作為齒輪箱中的關(guān)鍵零部件，齒輪因受惡劣工況等因素的影響而成為齒輪箱中失效故障率最高的零部件。齒輪早期故障診斷的研究對于保證設(shè)備的安全高效運(yùn)行和避免重大事故發(fā)生有著非常重要的意義，受到了人們的廣泛關(guān)注。 本文以處于早期故障階段的齒輪為研究對象，采用理論分析與實(shí)驗(yàn)研究相結(jié)合的方式對齒輪早期故障診斷問題展開研究。在理論分析方面，通過建立齒輪傳動系統(tǒng)的動力學(xué)模型，對齒輪早期故障的特點(diǎn)進(jìn)行分析；針對齒輪早期故障特征微弱、噪聲干擾復(fù)雜多變問題，本文提出了基于綜合評價(jià)參數(shù)的小波最優(yōu)閾值去噪方法，，從多種閾值情況中自適應(yīng)地篩選出最優(yōu)情況，達(dá)到最佳去噪效果；提出了基于分段三次Hermit插值的極值截?cái)喾ㄅc相關(guān)篩選法相結(jié)合的改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒�，改善原方法中端點(diǎn)效應(yīng)、包絡(luò)線過沖與欠沖、基本模式分量篩選困難等問題，達(dá)到有效提取齒輪早期故障特征的目的；提出以頻譜能量分布為特征參量，建立BP網(wǎng)絡(luò)對齒輪早期故障進(jìn)行模式識別，實(shí)現(xiàn)對于齒輪故障模式的準(zhǔn)確判別。在實(shí)驗(yàn)研究方面，本文以仿真實(shí)驗(yàn)分析和實(shí)測信號實(shí)驗(yàn)分析兩種方式對所提出的去噪方法、特征提取方法、模式識別方法加以驗(yàn)證。 實(shí)驗(yàn)研究表明，本文提出的信號處理方法和模式識別方法能夠精確地診斷出齒輪早期故障問題，對于保障機(jī)械設(shè)備平穩(wěn)可靠運(yùn)行有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：齒輪 早期故障診斷 小波閾值去噪 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?/strong> 特征提取 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：河北科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH132.41;TH165.3
【目錄】：
- 摘要4-5
- Abstract5-9
- 第1章 緒論9-17
- 1.1 課題的研究背景及意義9-11
- 1.1.1 課題研究背景9-10
- 1.1.2 選題意義10-11
- 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
- 1.2.1 振動檢測法的應(yīng)用11
- 1.2.2 小波變換分析方法的應(yīng)用11-12
- 1.2.3 Hilbert-Huang 變換方法的應(yīng)用12-13
- 1.2.4 其他信號分析方法的應(yīng)用13-14
- 1.2.5 故障模式識別方法的應(yīng)用14
- 1.3 論文研究內(nèi)容14-17
- 第2章 齒輪早期故障特征分析17-25
- 2.1 引言17-18
- 2.2 齒輪故障階段劃分18-19
- 2.3 齒輪振動機(jī)理分析19-21
- 2.3.1 齒輪振動的參數(shù)19-20
- 2.3.2 齒輪振動的數(shù)學(xué)模型20-21
- 2.4 齒輪早期故障特征21-24
- 2.4.1 齒輪箱故障信號構(gòu)成21-22
- 2.4.2 齒輪故障的頻譜特征22-23
- 2.4.3 早期故障特征分析23-24
- 2.5 本章小結(jié)24-25
- 第3章 齒輪早期故障信號預(yù)處理25-37
- 3.1 引言25
- 3.2 小波變換去噪方法25-28
- 3.2.1 小波閾值去噪法原理26-27
- 3.2.2 閾值去噪情況的多樣性27-28
- 3.3 小波最優(yōu)閾值去噪法28-31
- 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)分析31-32
- 3.5 實(shí)測實(shí)驗(yàn)分析32-36
- 3.5.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)介紹32-33
- 3.5.2 實(shí)測信號去噪處理33-36
- 3.6 本章小結(jié)36-37
- 第4章 齒輪早期故障特征提取37-53
- 4.1 引言37
- 4.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒?/span>37-41
- 4.2.1 基本模式分量限定條件37-38
- 4.2.2 EMD 算法原理38-40
- 4.2.3 EMD方法端點(diǎn)效應(yīng)40-41
- 4.3 基于改進(jìn)EMD方法的齒輪早期故障特征提取方法41-46
- 4.3.1 分段三次Hermit插值法應(yīng)用41-43
- 4.3.2 極值截?cái)嗵幚砼c相關(guān)篩選法應(yīng)用43-44
- 4.3.3 改進(jìn)EMD方法原理44-46
- 4.4 仿真信號實(shí)驗(yàn)分析46-48
- 4.5 實(shí)測信號實(shí)驗(yàn)分析48-52
- 4.5.1 齒面磨損故障特征提取48-50
- 4.5.2 齒根裂紋故障特征提取50-52
- 4.6 本章小結(jié)52-53
- 第5章 齒輪早期故障模式識別53-63
- 5.1 引言53
- 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理53-57
- 5.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)的組成53-55
- 5.2.2 BP算法原理55-56
- 5.2.3 BP算法基本步驟56-57
- 5.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪早期故障診斷57-62
- 5.3.1 故障特征參量選擇58-61
- 5.3.2 BP網(wǎng)絡(luò)模型的建立與分析61-62
- 5.4 本章小結(jié)62-63
- 結(jié)論63-65
- 參考文獻(xiàn)65-69
- 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的論文69-71
- 致謝71
【參考文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條
1 羅亮;李國璋;楊權(quán);賈志杰;滕飛;;SOM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究[J];車用發(fā)動機(jī);2008年02期
2 呂蓬;;基于變精度粗糙集的齒輪故障診斷[J];華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年06期
3 林麗;余輪;;基于相關(guān)系數(shù)的EMD改進(jìn)算法[J];計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程;2008年12期
4 于德介,程軍圣,楊宇;Hilbert-Huang變換在齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2005年06期
5 李巍華;劉雯;;基于圖論和直推式支持矢量機(jī)的齒輪早期故障診斷[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2010年23期
6 雷亞國;;基于改進(jìn)Hilbert-Huang變換的機(jī)械故障診斷[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2011年05期
7 王麗麗,王超,蔡正敏;滾動軸承早期故障的小波診斷方法[J];應(yīng)用力學(xué)學(xué)報(bào);1999年02期
8 李樹鈺;;改進(jìn)的小波閾值去噪方法及其在MATLAB中的仿真[J];噪聲與振動控制;2010年02期
中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條
1 鞠萍華;旋轉(zhuǎn)機(jī)械早期故障特征提取的時(shí)頻分析方法研究[D];重慶大學(xué);2010年
本文編號：747876
本文鏈接：http://www.sikaile.net/kejilunwen/jixiegongcheng/747876.html
