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《基于小波包分解和希爾伯特黃變換的滾動(dòng)軸承故障診斷.pdf》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生學(xué)位論又基于小波包分解和希爾伯特黃變換的滾動(dòng)軸承故障診斷作者姓名:熊星學(xué)科專業(yè):精密儀器及機(jī)械導(dǎo)師姓名:孔凡讓教授完成時(shí)間:二O一四年五月五日UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationformaster’SdegreeRollingbearingfaultdiagnosisbasedonWPD—HHTAuthor’SName:XingXiongSpeciality:PrecisioninstrumentsandmachinerySupe
2、rvisor:Prof.FanrangKong一Finishedtime:May5m,2014中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文,是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行研究工作所取得的成果。除已特別加以標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不包含任何他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明。作者簽名:簽字日期:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)位論文授權(quán)使用聲明作為申請(qǐng)學(xué)位的條件之一,學(xué)位論文著作權(quán)擁有者授權(quán)中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)擁有學(xué)位論文的部分使用權(quán),即:學(xué)校有權(quán)按有關(guān)規(guī)定向國(guó)家有關(guān)部門
3、或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版,允許論文被查閱和借閱,可以將學(xué)位論文編入《中國(guó)學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》等有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索,可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。本人提交的電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。保密的學(xué)位論文在解密后也遵守此規(guī)定。導(dǎo)師簽名:簽字日期:叢!鮑支.塹簽字日期:趁!絲』。避V廿I籩(,≈=越新糍摘要在各類旋轉(zhuǎn)機(jī)械中,滾動(dòng)軸承是一種常見的、易損傷的元件,其運(yùn)行狀態(tài)會(huì)影響到生產(chǎn)實(shí)踐,有必要對(duì)它進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷。故障特征的提取是故障診斷的關(guān)鍵,而現(xiàn)代信號(hào)處理方法恰在其中起核心作用。傳統(tǒng)的時(shí)
4、頻分析方法,有一定的局限性,不適合分析非平穩(wěn)、非線性信號(hào)。目前常用的時(shí)頻分析方法有多種,本文簡(jiǎn)單介紹了相關(guān)概念和理論,并討論了各種方法的適用范圍和各自的優(yōu)缺點(diǎn)。Hilbert.Huang變換方法具有自適應(yīng)性、完備性和正交性,本文介紹了其的相關(guān)原理和算法,其中包括瞬時(shí)頻率、內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)、Hilbert譜、Hilbert邊際譜。正由于這些特性,Hilbert.Huang變換適用于處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào),其應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛。然而實(shí)際的工作情況都很復(fù)雜,噪聲會(huì)淹沒故障脈沖,用原始的Hilbert-Huang變換很難得到準(zhǔn)確的結(jié)
5、果。本文針對(duì)希爾伯特黃變換存在模態(tài)混疊、內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)判斷依據(jù)、低頻部分產(chǎn)生無(wú)意義的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)等問題。通過(guò)小波分析與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的結(jié)合,對(duì)希爾伯特黃變換方法進(jìn)行改進(jìn)。先用小波包對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解,進(jìn)行一層篩選;對(duì)篩選后的信號(hào)進(jìn)行重構(gòu),然后用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法分解重構(gòu)信號(hào),繼續(xù)第二層篩選;最后根據(jù)Hilbert譜和Hilbert邊際譜,便可診斷出故障。通過(guò)將該方法用于仿真和實(shí)驗(yàn)信號(hào),結(jié)果表明該方法能有效提取周期性脈沖成分并抑制噪聲。關(guān)鍵詞:滾動(dòng)軸承經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解小波包分解Hilbert-Huang變換故障診斷AbstractTh
6、erelierbearingisnotonlyoneofthemostordinaryintherotatingmachinery,butalsoisliabletobedamaged.Itisofgreatrealisticsignificancetostudyfaultdiagnosistechnicalforit.Intheprocessoffaultdiagnosis,thekeypo血isextractingfaultfeaturefromthefaultvibrationsignals.Andthemode
7、rnsignalprocessingtechnologyusedintheextractingprocessplaysacentralrole.Thetraditionaltime—frequencyanalysismethodshavesomelimitationsforthenon-stationaryandnon—linearsignals.Thispaperbrieflydescribesconceptsandtheoriesofthemostcommonlyusedtime—frequencyanalysis
8、method,thenitdiscussesthescopeofapplicationofvariousmethodsandtheiradvantagesanddisadvantages.Followedbytheintroductionoftheinstantaneousfrequency,theintrinsicmodefun