谈调幅基于时延自相关与局部均值分解齿轮故障诊断策略

论文导读：3LMD与EMD在多分量调幅调频信号的分解与提纯中的运用探讨32-373.4本章小结37-38第4章齿轮故障特点提取策略的探讨38-464.1Hilbert包络解调38-424.2齿轮故障特点信息的提取探讨42-434.3齿轮故障诊断策略43-454.4本章小结45-46第5章故障诊断策略的数据模拟测试46-57

5.1测试信号462时延自相关处理463LMD策略的分

摘要：齿轮在发生故障时,其故障信号是同时具有幅度调制与频率调制的多分量信号,通过对该调制信号进行解调可以有效地提取出齿轮的故障特点信息。而传统的解调策略只适用于单分量调制信号的解调,在处理多分量调制信号时,结果往往并不准确。同时齿轮故障信号中往往含有大量的噪声,严重影响着故障诊断的准确性。为此,本论文针对如何以具有噪声干扰的齿轮故障信号中准确地提取出齿轮的故障特点信息,进行了以下探讨：首先,对多分量调幅调频信号的时延自相关函数进行了探讨。结果表明,多分量的调幅调频信号经过时延白相关处理后,仍是多分量的调幅调频信号,并且各单分量中仍然蕴含着原信号的各调制信息；多分量调幅调频信号的频谱中各调制边频带的能量也会因时延自相关处理而显著地减小,使得能更加准确地以其频谱中识别出原信号中所蕴含的各载波频率。其次,对经验模态分解以及局部均值分解等常用的信号分解策略进行了比较,并对其在多分量调幅调频信号的分解与提纯中的运用进行了探讨。结果表明,局部均值分解策略较经验模态分解策略更加适用于多分量调幅调频信号的分解,其对多分量调幅调频信号的分解与提纯有着更加良好的效果；局部均值分解策略分解所得的PF分量较经验模态分解所得的IMF分量与Hilbert包络解调这类针对调制信号的解调策略有着更加良好的匹配性；局部均值分解的准确性容易受到噪声的影响,需要将局部均值分解策略与有效的降噪策略相结合才能得到良好的分解结果。然后,将时延自相关处理与局部均值分解策略相结合,提出一种有效的齿轮故障诊断策略。该策略首先对齿轮故障信号进行时延自相关处理以减小噪声干扰,再通过局部均值分解对多分量进行分解,获得一系列的提纯PF分量,再通过对各提纯PF分量分别进行Hilbert包络解调以及FFT浅析,最后通过幅值叠加的方式获得联合包络解调谱以及联合幅值谱,以中便可准确地提取出齿轮的故障特点信息。最后,通过模拟实验对该策略进行了测试,并将其与Hilbert包络解调以及时延自相关解调等策略进行了比较。结果表明,该策略能有效地以具有噪声干扰的多分量的齿轮故障调幅调频信号中提取出齿轮故障特点信息,并且其诊断结果也更加准确。关键词：调幅调频论文解调论文时延自相关论文LMD论文PF分量论文
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Abstract6-10
第1章 绪论10-16

1.1 引言10

1.2 齿轮故障的基本形式10-11

1.3 齿轮故障诊断原理11-12

1.4 信号浅析策略的探讨近况12-15

1.4.1 解调浅析策略12-13

1.4.2 降噪策略13

1.4.3 多分量分解策略13-15

1.5 本论文探讨的内容15-16

第2章 齿轮故障信号的时延自相关浅析16-29

2.1 齿轮振动信号16-19

2.

1.1 正常齿轮振动信号16

2.

1.2 齿轮故障信号16-17

2.

1.3 典型齿轮故障调幅调频信号及其频谱浅析17-19

2.2 时延自相关降噪原理19-22

2.3 多分量调幅调频信号的时延自相关浅析与测试22-28

2.3.1 多分量调幅调频信号的时延自相关浅析22-24

2.3.2 多分量调幅调频信号的时延自相关处理测试24-28

2.4 本章小结28-29

第3章 多分量调幅调频信号的分解与提纯策略的探讨29-38

3.1 多分量分解策略29-31

3.

1.1 经验模态分解29-30

3.

1.2 局部均值分解30-31

3.2 LMD策略和EMD策略的比较探讨31-32

3.3 LMD与EMD在多分量调幅调频信号的分解与提纯中的运用探讨32-37

3.4 本章小结37-38

第4章 齿轮故障特点提取策略的探讨38-46

4.1 Hilbert包络解调38-42

4.2 齿轮故障特点信息的提取探讨42-43

4.3 齿轮故障诊断策略43-45

4.4 本章小结45-46

第5章 故障诊断策略的数据模拟测试46-57

5.1 测试信号46

5.2 时延自相关处理46

5.3 LMD策略的分解与提纯46-51

5.4 联合包络解调谱浅析51-53

5.5 联合幅值谱浅析53-55

5.6 本章小结55-57

第6章 总结与展望57-59

6.1 总结57-58

6.2 展望58-59

参考文献59-63
致谢63