基于LMD和循环平稳解调的齿轮箱故障诊断技术

发布时间：2017-04-13 23:11

  本文关键词：基于LMD和循环平稳解调的齿轮箱故障诊断技术，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：齿轮变速箱是机械设备中的一个关键组件，，其运行状态的好坏与整个机械系统的健康状况直接相关。随着机械设备不断向着大型化，综合化，精密化和复杂化的方向发展，人们越来越关心如何在不停机的状态下完成对齿轮箱的故障诊断。 齿轮箱其内部零件在发生故障时，往往会产生明显的调制现象，通常采用解调方法进行处理。但是，目前常用的解调方法，如Hilbert包络解调，检波滤波解调和循环平稳解调对齿轮箱中复杂成分的调制信号进行解调时会产生频率混叠现象。因此，在对齿轮箱故障振动信号进行解调分析之前，应将其分解为单一成分的调制信号。本文提出采用局域均值分解对齿轮箱故障信号进行处理，将其分解为单一组分的调制信号，对分解出的能量集中的乘积函数进行循环平稳解调，求取其循环谱，再将循环谱进行组合，抑制直接使用循环平稳解调而产生的交叉干扰项的影响。 首先对循环平稳理论进行了研究，着重探讨了二阶循环统计量，并分析了其解调性能，与常见的Hilbert包络解调和能量算子解调方法进行了对比，证明了其优越性，并对二阶循环统计量在实际应用中的缺陷进行了分析，提出一种改进思路。 其次对LMD分解方法进行了研究，与另一种自适应的信号分解方法——经验模态分解进行了对比，验证了LMD分解优越性。同时研究了平均滑动步长的选择对LMD分解精度的影响，采用改进的LMD分解方法来提高分解精度和速度，并与传统的LMD分解进行了对比，验证了其优越性，并将其应用到循环平稳解调中来抑制交叉干扰项的影响。 最后利用两个结构形式不同的齿轮箱实验平台，模拟了齿轮箱正常状态、齿轮故障状态和轴承故障状态的工作情况，并采集相应的振动信号，运用文中提出的方法对各状态的特征进行提取，获得了良好的结果。
【关键词】：齿轮箱 故障诊断 循环平稳解调 局域均值分解 特征提取
【学位授予单位】：中北大学
【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
• 1 绪论9-14
• 1.1 选题背景和意义9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 齿轮箱诊断国内外研究现状9-10
• 1.2.2 循环平稳理论国内外研究现状10-11
• 1.2.3 局部均值分解国内外研究现状11-12
• 1.3 本论文的主要内容12-14
• 2 齿轮箱及其典型零件常见故障与振动机理14-25
• 2.1 概述14
• 2.2 齿轮箱典型零件的常见故障14-18
• 2.2.1 齿轮的常见失效形式14-16
• 2.2.2 轴承的常见失效形式16-18
• 2.3 齿轮箱及其典型零件振动特征18-23
• 2.3.1 齿轮振动机理与振动信号特征18-21
• 2.3.2 轴承振动机理与振动信号特征21-23
• 2.4 齿轮箱振动信号的传播23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 3 循环平稳解调方法及其性能分析25-44
• 3.1 概述25
• 3.2 信号的调制现象25-27
• 3.3 循环平稳理论27-30
• 3.3.1 循环自相关函数27-28
• 3.3.2 谱相关密度函数28-30
• 3.4 二阶循环统计量解调性能分析30-40
• 3.4.1 调幅信号的解调分析30-34
• 3.4.2 调频信号的解调分析34-35
• 3.4.3 调幅—调频信号的解调分析35-37
• 3.4.4 与常见解调方法的对比37-40
• 3.5 二阶循环统计量解调存在的缺陷40-43
• 3.6 本章小结43-44
• 4 局域均值分解理论44-61
• 4.1 概述44
• 4.2 信号的瞬时频率44-45
• 4.3 局部均值分解45-49
• 4.3.1 分解步骤45-48
• 4.3.2 仿真信号分析48-49
• 4.4 基于 LMD 的时频分析方法49-51
• 4.5 局域均值分解与经验模态分解的对比51-55
• 4.6 滑动平均步长对 LMD 分解的影响55-58
• 4.7 基于 LMD 的循环平稳解调方法58-60
• 4.8 本章小结60-61
• 5 基于 LMD 和循环平稳解调的齿轮箱故障诊断61-83
• 5.1 概述61
• 5.2 实验方案61-66
• 5.2.1 实验平台61-63
• 5.2.2 齿轮和轴承的特征频率63-65
• 5.2.3 齿轮箱故障测点的选择65
• 5.2.4 方案设置65-66
• 5.3 工况分析66-82
• 5.3.1 正常工况66-69
• 5.3.2 齿轮故障工况69-76
• 5.3.3 轴承故障工况76-82
• 5.4 本章小结82-83
• 总结与展望83-85
• 参考文献85-89
• 攻读硕士学位期间发表的论文89-90
• 致谢90-91

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 高立新,张键,丁庆新,魏厚培,叶辉,周凤星,张建宇;大型齿轮箱回转支承故障诊断[J];北京工业大学学报;2005年01期

2 杨建文;贾民平;许飞云;;经验模式分解在循环平稳故障信号分析中的应用[J];东南大学学报(自然科学版);2006年01期

3 谢向荣;陈洪峰;朱石坚;刘树勇;;关联维数在齿轮箱振动信号特征提取中的应用[J];海军工程大学学报;2005年06期

4 陈仲生,杨拥民,胡政,沈国际;基于循环统计量的直升机齿轮箱轴承故障早期检测[J];航空学报;2005年03期

5 赵永满;梅卫江;吴疆;王春林;;机械故障诊断技术发展及趋势分析[J];机床与液压;2009年10期

6 蔡艳平;李艾华;李仁兵;李喜来;白向峰;;基于经验模态分解的WVD交叉项抑制法[J];计算机工程;2011年07期

7 姜鸣,陈进,汪慰军;几种Cohen类时频分布的比较及应用[J];机械工程学报;2003年08期

8 雷亚国;何正嘉;林京;韩冬;孔德同;;行星齿轮箱故障诊断技术的研究进展[J];机械工程学报;2011年19期

9 温继圆;邵汝椿;林颖;;倒频谱分析及其在齿轮故障诊断中的应用[J];机械开发;1987年02期

10 李力,屈梁生;二阶循环统计量在机械故障诊断中的应用[J];西安交通大学学报;2002年09期

中国博士学位论文全文数据库 前5条

1 鞠萍华;旋转机械早期故障特征提取的时频分析方法研究[D];重庆大学;2010年

2 任达千;基于局域均值分解的旋转机械故障特征提取方法及系统研究[D];浙江大学;2008年

3 魏秀业;基于粒子群优化的齿轮箱智能故障诊断研究[D];中北大学;2009年

4 张亢;局部均值分解方法及其在旋转机械故障诊断中的应用研究[D];湖南大学;2012年

5 崔宝珍;自适应形态滤波与局域波分解理论及滚动轴承故障诊断[D];中北大学;2013年

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本文编号：304686