基于高阶谱理论的行星齿轮磨损故障诊断方法研究

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1、分类号:TH132.41单位代码:11232密级:工学硕士学位论文基于高阶谱理论的行星齿轮磨损故障诊断方法研究学院:机电工程学院学科(专业):机械电子工程学号:2015020016作者:吴雅朋指导教师:王吉芳教授完成日期:二零一八年四月十八日学位论文版权使用授权书本人完全了解北京信息科技大学关于收集、保存、使用学位论文的规定,按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本。学校有权保留学位论文并向中国科学技术信息研究所等国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。学校有权适当复制、公

2、布论文的全部或部分内容。学校有权将本人的学位论文加入《中国优秀硕士学位论文全文数据库》和编入《中国知识资源总库》。学位论文作者签名:年月日□公开□保密(____年____月)(保密的学位论文在解密后应遵守此协议)指导教师签名:学位论文作者签名:年月日年月日硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文题目为《基于高阶谱理论的行星齿轮磨损故障诊断方法研究》学位论文,是本人在导师指导下,进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除了文中特别加以标注的内容外,本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡

3、献的其他个人和集体,均已在文中以明确方式标明并表示了谢意。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。作者签字:年月日摘要摘要行星齿轮箱在保障机械设备安全高效的运转中,起着非常重要的作用,为了避免不必要的损失,在工程实际中往往需要对其进行实时监测以及定期维修。当行星齿轮箱发生故障时,测得的信号通常具有非平稳、非线性、非高斯分布的特性。而高阶统计量理论在处理此类信号时,可以有效地消除信号中的高斯噪声,在反映信号故障特征的同时,还能够提取信号中的耦合成分。本文以三级行星齿轮箱为研究对象,展开基于高阶谱理论的行星齿轮磨损故障诊断识别方法研究。主要涉及以下四方面的研究工

4、作:(1)对高阶统计量理论进行了介绍。详细描述了高阶矩和高阶累积量的定义及区别;介绍了高阶谱的定义,同时对双谱和对角切片谱的性质进行了仿真信号的分析和验证;(2)对行星齿轮箱的结构与振动信号降噪算法进行了研究。介绍了实验所用行星齿轮箱的结构、相关特征频率等;介绍了小波降噪算法理论,将改进Bayes阈值降噪算法应用于齿轮振动故障仿真信号和实际磨损故障信号的降噪中。实验结果表明:本文改进的Bayes阈值降噪算法提高了信号的信噪比;(3)对行星齿轮磨损故障特征提取方法进行了研究。介绍了EMD理论以及IMF分量选取规则;将选取后重构信号进行对角切片谱分析。实验分析结果

5、表明:EMD-对角切片谱算法能够有效的提取出齿轮的故障频率、啮合频率以及相关的调制频率等,能够判断出齿轮故障,且优于双谱算法、单独使用对角切片谱和传统的功率谱算法;(4)提出了对角切片谱-Elman神经网络齿轮磨损程度识别方法。介绍了Elman神经网络理论,参数的设置以及输入、输出向量的要求;提取采集的行星齿轮不同磨损程度的特征频率处幅值作为Elman神经网络的输入特征向量,对其进行训练和识别。结果表明,对角切片谱-Elman神经网络方法能够对行星齿轮的磨损程度进行有效的识别。关键词:行星齿轮箱;高阶谱;对角切片谱;故障诊断IABSTRACTABSTRACTP

6、lanetarygearboxplaysaveryimportantroleinensuringthesafeandefficientoperationofmechanicalequipment.Inordertoavoidunnecessarylosses,itisoftennecessarytocarryoutreal-timemonitoringandregularmaintenanceinengineeringpractice.Whentheplanetarygearboxfails,mostofthemeasuredsignalshavethecha

7、racteristicsofnonlinear,non-stationaryandnon-Gaussiandistribution.ItcaneffectivelyeliminatetheGaussiannoiseinthesignalsandcanalsoextractthecouplingcomponentsofthesignalswhilereflectingthefaultcharacteristicsofthesignalswithhigher-orderstatisticstheory.Inthispaper,theresearchonwearfa

8、ultdiagnosisandiden

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