齿轮及滚动轴承故障特征分离方法的研究

论文摘要

本文的研究目的是在对齿轮箱单一故障特征分离方法的研究的基础之上,对齿轮箱的多故障状态的特征分离方法做一些研究。本论文以齿轮箱中的齿轮和滚动轴承部件作为研究对象,研究分析了齿轮和滚动轴承的故障机理,模拟了齿轮箱主要部件:齿轮和滚动轴承的多种单一故障和混合故障,对齿轮和滚动轴承的典型故障特征进行了分析研究,提出了一种有效的滚动轴承故障特征分离方法,并分析研究了齿轮箱混合故障诊断方法,验证了方法的有效性和实用性。齿轮箱故障诊断的振动测试信号具有循环平稳特性和调制现象,所以介绍并分析了循环平稳理论及其统计量,包括循环均值、循环自相关函数、循环谱密度函数、循环平稳度等,另外分析了循环谱切片原理。并结合仿真分析和实验数据对循环平稳方法进行了故障特征的提取研究。时频分析是现代故障诊断中数字信号处理方法中比较前沿和具有高的时频分辨率的方法,论文中研究了时频分析的基本理论和概念,研究了线性时频分析方法:短时傅里叶变换,并进行了仿真和实验分析。另外,详细分析介绍双线性时频分析,包括运用最广泛的Wigner-ville分布,以及Affine类时频分布,最后介绍了时频分布谱图的重排方法。并通过仿真和实验数据分析验证了短时傅里叶变换、双线性时频分析。最后还研究了针对于时频分析中存在交叉干扰项问题的抑制方法和平衡时频分析中时频分辨率的方法。最后研究了时频分析中的重要组成部分—小波分析。介绍了小波分析的基本理论,包括连续小波变换、离散小波变换、多分辨分析方法,详细研究了小波包分析的定义、分解与重构方法、小波包频带能量法等。最后提出了将小波包频带能量法和循环自相关函数分析法相结合用于齿轮和滚动轴承的故障特征分离之中,通过实验数据分析得到的结果证明该方法对于具有调制现象的故障发生时是十分有效的,具有一定的实用价值和现实意义。运用多尺度时域平均方法到齿轮箱、滚动轴承的混合故障的特诊分离中,通过仿真分析和实验数据分析的验证了该方法的实用性和有效性。并进行了实小波和复小波分析的比较,得出了复小波对于频率更敏感的结论,最终选择复小波进行实验数据的分析。采用这种方法对齿轮箱中滚动轴承的混合故障进行了诊断分析,得到了较好的效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 本课题研究的意义
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势
• 1.2.1 国外的研究现状
• 1.2.2 国内的研究现状
• 1.2.3 齿轮箱故障诊断发展的趋势
• 1.3 论文研究的目的和主要内容
• 第二章 齿轮及滚动轴承的故障机理及实验分析
• 2.1 齿轮及滚动轴承的故障类型及产生原因
• 2.1.1 齿轮部件的故障类型及产生原因
• 2.1.2 滚动轴承的故障类型及产生原因
• 2.2 齿轮及滚动轴承故障机理分析
• 2.3 实验设计
• 2.3.1 齿轮箱试验系统的组成
• 2.3.2 滚动轴承实验设计
• 2.4 本章小结
• 第三章 循环平稳理论及其在故障特征分离中的研究
• 3.1 循环平稳信号的定义
• 3.2 一阶循环平稳统计量
• 3.3 二阶循环统计量及其解调性能
• 3.3.1 循环自相关函数
• 3.3.2 循环谱相关密度函数（Cyclic Spectrum Density,CSD）
• 3.3.3 循环平稳度函数
• 3.3.4 循环平稳解调的切片原理研究
• 3.4 循环平稳法在滚动轴承故障诊断中的应用
• 3.5 本章小结
• 第四章 时频分析理论及其应用于故障特征分离的研究
• 4.1 时频分析的基本概念
• 4.1.1 非平稳随机信号
• 4.1.2 时频分析的分类
• 4.1.3 瞬时频率和群延迟
• 4.1.4 信号的分辨率与不确定性原理
• 4.2 常用的时频分析方法
• 4.2.1 短时傅里叶变换（STFT）
• 4.2.2 Wigner-ville 分布
• 4.2.3 Affine 类时频分布
• 4.3 时频分布的谱图重排方法
• 4.3.1 谱图的重排
• 4.3.2 Cohen 类时频分布的重排
• 4.3.3 Affine 类时频分布的重排
• 4.3.4 谱图重排的仿真分析
• 4.4 基于时频分析理论的齿轮箱故障实验数据分析
• 4.4.1 STFT 理论的实验分析
• 4.4.2 二次时频分布分离齿轮箱中的故障特征
• 4.5 本章小结
• 第五章 小波变换及其在故障特征分离中的应用
• 5.1 小波变换的定义和特点
• 5.2 连续和离散小波变换
• 5.2.1 连续小波变换
• 5.2.2 离散小波变换
• 5.2.3 多分辨分析和其实际工程意义
• 5.3 小波包变换
• 5.3.1 小波包的定义
• 5.3.2 小波包分解与重构
• 5.3.3 小波包分解频带能量概述
• 5.4 小波包循环平稳解调在滚动轴承故障特征分离中的应用
• 5.5 多尺度时域平均在齿轮箱多故障特征分离中的应用
• 5.5.1 时间同步平均
• 5.5.2 多尺度时间平均法
• 5.5.3 多尺度时域平均法在齿轮箱多故障特征分离分析中的应用
• 5.6 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间所发表的论文