基于振動(dòng)分析的減速機(jī)故障診斷研究.pdf

1、減速機(jī)在現(xiàn)代工業(yè)社會(huì)中得到了廣泛應(yīng)用，它能夠使機(jī)器設(shè)備獲得最好的運(yùn)行特性，起到降低生產(chǎn)成本以及節(jié)約能源等對(duì)現(xiàn)在社會(huì)、環(huán)境來(lái)說(shuō)都十分重要的作用，所以如何實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)減速機(jī)的健康狀況，特別是深入研究最常用的基于振動(dòng)信號(hào)分析減速機(jī)故障與否的算法具有重大意義。論文主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　首先，闡明了減速機(jī)的類型、基本結(jié)構(gòu)、振動(dòng)機(jī)理、常見(jiàn)故障類型、產(chǎn)生故障原因及減速機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建，詳細(xì)闡述了減速機(jī)的振動(dòng)信號(hào)分析方法。
　　其次，研究了希

2、爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang Transform，HHT）過(guò)程中經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓‥mpirical Mode Decomposition，EMD）時(shí)產(chǎn)生端點(diǎn)效應(yīng)的原因。介紹了兩種抑制HHT端點(diǎn)效應(yīng)的算法：支持向量回歸機(jī)（Support Vector Regression，SVR）和邊界局部特征尺度法（Border Local Characteristic-scale Continuation，BLCC），研究提出了一種基于S

3、VR和BLCC相結(jié)合的HHT算法。對(duì)比鏡像延拓的EMD分解，結(jié)合時(shí)頻分析和Hilbert瞬時(shí)參數(shù)結(jié)果指出，新算法的EMD分解結(jié)果比鏡像延拓法更趨近于數(shù)據(jù)的真實(shí)結(jié)果，證明了新算法有效地減輕了HHT端點(diǎn)效應(yīng)現(xiàn)象。
　　然后，在盲源分離相關(guān)的基本原理的基礎(chǔ)上，研究了其中的一種盲源分離算法-特征矩陣的聯(lián)合近似對(duì)角化法（Jointly Approximate Diagonalisation of Eigen-matrices，JADE），提