旋转机械非平稳状态故障信号特征分析

发布时间：2017-04-08 06:15

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【摘要】：随着信号分析技术的日益成熟，对在运转过程中的旋转机械产生的振动信号分析由原来假定的平稳信号分析变为实际的非平稳信号分析。传统的频谱分析是故障诊断领域中最常采用的方法，而非平稳信号的特征频率采用传统的频谱分析无法有效地分析出来，信号分析中通常采用时频分析法解决这一问题。 本文主要针对旋转机械主要故障对应的非平稳信号的特征分析进行了相关的研究工作。首先，介绍平稳信号与非平稳信号定义及其区别，分析旋转机械运转中的非平稳问题及传统频谱分析法的不足，旋转机械中轴承及齿轮故障及特征，并介绍几种非平稳信号特征分析的处理方法；其次，针对旋转机械常见故障应用旋转机械模拟试验平台及实习工厂的相关条件，做了旋转机械典型的故障模拟并进行信号采集；最后，利用本文提出的改进后的FastICA降噪方法对旋转机械典型模拟故障振动信号进行降噪处理,能够取得良好的效果并提高了信号处理效率，也分析了小波包降噪的功能，该方法尤其在高噪声背景下具有良好的降噪效果，可以应用到实际信号的处理中；本文通过实际信号验证表明利用小波-包络谱相结合的方法对旋转机械的典型故障进行特征分析与提取，能够将故障特征提取出来，，取得较好的效果。 通过对旋转机械模拟故障产生的非平稳信号处理方法的研究及改进，并对其进行分析和相关试验验证，最后取得良好的效果。对非平稳信号处理方法分析和试验研究所得到的结论不仅为旋转机械非平稳信号的研究提供一定的参考和借鉴，同时也为旋转机械的故障诊断打下基础。
【关键词】：旋转机械 非平稳信号 信号特征分析 FastICA 小波-希尔伯特变换 小波包变换
【学位授予单位】：河北科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题研究的背景及意义9-10
• 1.2 旋转机械故障诊断技术综述10-13
• 1.2.1 旋转机械故障诊断及国内外研究现状10-12
• 1.2.2 旋转机械故障诊断的发展趋势12-13
• 1.3 研究目的与主要研究内容13-15
• 1.3.1 研究目的13
• 1.3.2 主要研究内容13-15
• 第2章 旋转机械中的故障类型及常用信号分析方法15-31
• 2.1 引言15
• 2.2 平稳与非平稳信号15-17
• 2.2.1 非平稳信号的概念16-17
• 2.2.2 旋转机械运转中信号的非平稳问题17
• 2.3 旋转机械中典型故障及其特征17-23
• 2.3.1 轴承结构及其故障特征18-20
• 2.3.2 齿轮故障类型及特征20-23
• 2.4 旋转机械中非平稳信号常用的分析方法23-29
• 2.4.1 FastICA 算法23-24
• 2.4.2 小波分析理论24-27
• 2.4.3 Hilbert 变换27-29
• 2.5 本章小结29-31
• 第3章 旋转机械故障模拟及信号采集31-39
• 3.1 引言31
• 3.2 旋转机械试验平台31-34
• 3.3 旋转机械典型故障模拟34-35
• 3.4 数据采集35-37
• 3.5 本章小结37-39
• 第4章 旋转机械的非平稳信号降噪处理的研究及改进39-47
• 4.1 引言39
• 4.2 快速独立分量分析(FastICA)算法在信噪分离中的应用39-42
• 4.2.1 改进的 FastICA 算法39-40
• 4.2.2 改进的 FastICA 信噪分离试验40-42
• 4.3 小波包降噪42-45
• 4.3.1 信号的小波包降噪处理43-44
• 4.3.2 齿轮箱含噪信号的小波包降噪44-45
• 4.4 本章小结45-47
• 第5章 旋转机械的非平稳故障信号特征提取47-53
• 5.1 引言47
• 5.2 基于小波变换-希尔伯特包络谱的旋转机械典型故障信号分析47-52
• 5.2.1 小波变换检测轴承外圈故障48-49
• 5.2.2 小波变换检测齿轮齿面磨损故障49-52
• 5.3 本章小结52-53
• 结论53-55
• 附录55-59
• 参考文献59-63
• 攻读硕士学位期间所发表的论文63-65
• 致谢65

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本文编号：292245