基于小波分析的齿轮箱故障诊断技术研究

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1、中图分类号TH165.3论文编号1006015-0304学科分类号520.2040密级A身对>AfTIANJINUNIVERSITYOFTECHNOLOGY硕士学位论文S.DISSERTATION基于小波分析的齿轮箱政障诊砝运术研究ResearchontheGearboxFaultDiagnosisTechnologyBasedr>cibcuonunWaveletwavc丄CL/analysisAnalysis信息与通信工程信息与通信工程申婷婷杨淑莹教授天津理工大学研究生部•一五年4i性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作

2、和取得的研%成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材fi-。与我一同工作的同志对本研究：所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表小•了谢意。学位抡文作者答名：年病1气答孛9期：y>)^年幼月对Ei学隹论文敕权使用投权书本学位论文作者完全了解天津理工大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编，以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或

3、机构送交论文的复本和电子文件。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明）.学位论文作者答名：热）导呷答名答孛q期：>)匕年幼月4q莶孛EI期：>>6年oj月0^E]分类号：TH165.3520.2040密级：天津理工大学研究生学位论文基于小波分析的齿轮箱故障诊断技术研究（申请硕士学位）学科专业：信息与通信工程研究方向：模式识别作者姓名：申婷婷指导教师：杨淑莹教授2015年3月ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’sDegreeResearchontheGearboxFa

4、ultDiagnosisTechnologyBasedonWaveletAnalysisByShenTingTingSupervisorYangShuYingMarch,2015摘要随着科学技术的逐步发展，齿轮箱作为一种通用零部件，已被广泛应用于现代化的机械设备中。齿轮箱运行工况恶劣，内部构造比较复杂，所以很容易引发机械设备故障。为了减少经济损失，近些年故障诊断技术已成为社会重点的研究课题。故障诊断技术主要有振动信号的采集及预处理、提取信号的特征向量和运行状态识别三大部分。作为一种先进的信号处理分析方法，小波变换具多分辨率的特性，可以将信号进行放

5、大细化，在时、频域都能清晰分析信号的信息，所以在齿轮箱的故障诊断方面应用广泛。本文主要按以下几个方面进行研究：研究了齿轮箱的振动机理及信号特性，针对信号中存在的大量噪声，采用了小波变换的方法进行小波分解，并用强制阈值、默认阈值等方法进行小波高频去噪处理。同时引入了小波包分解的方法，对信号进行多频带划分，并进行多种阈值方法去噪处理比较。通过仿真实验，表明用小波分析及小波包分解进行振动信号去噪的有效性。小波变换可以对信号进行精细地分解，提取准确的特征向量，因此常常用小波来作为信号的特征提取器。本文针对齿轮箱信号复杂多变，小波基选取困难的问题，引入了自

6、适应小波基理论。针对自适应小波基构造算法忽略尺度函数的缺陷，提出建立尺度空间上的信号差能量极小化及小波空间上的信号差能量极大化模型，构造自适应小波基。仿真实验表明，改进的自适应小波基算法有更大的灵活性，自适应小波基函数可以更为精细的分解信号，用少量的数据表示更为丰富的信息。本文基于不同状态下齿轮箱振动信号能量谱、包络谱的差异，在构造自适应小波基的基础上，将信号进行自适应小波包分解，并结合信号的能量谱来提取信号的能量分布特征，结合信号的包络谱来提取信号在特定频段上的包络谱特征。实验表明，基于改进的自适应小波算法提取的信号特征更能表征齿轮箱的振动信号

7、特性。采用基于最小错误率的贝叶斯分类器进行齿轮箱的故障诊断，然而当样品特征向量相互交织时，贝叶斯分类器会发生错分现象，针对此类易被错分的样品，提出一种基于混合交叉域的分类器算法。该算法以F-measure作为综合评价准则，将错分概率密度融入准则函数中，用梯度下降法进行迭代计算求出判别函数。为了提高齿轮箱的状态识别正确率，本文采用贝叶斯分类器与基于混合交叉域的分类器相结合的分类器算法进行故障识别。关键词：自适应小波包络谱能量谱贝叶斯分类器综合评价准则AbstractWiththedevelopmentoftechnology,asaGMpartsg

8、earboxesarewidelyappliedinmodernmachineryandequipment.Duetothecomple