智能倒頻譜及其在故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、倒頻譜分析方法是故障診斷的一種常用方法，該方法對(duì)具有邊頻帶的頻譜在檢測(cè)方面具有較強(qiáng)的辨析能力，它主要利用傅里葉變換將振動(dòng)信號(hào)的周期成分轉(zhuǎn)變成離散的諧波信號(hào)，并且與對(duì)數(shù)變換相結(jié)合增強(qiáng)了能量較弱的周期成分的分辨率。
　　齒輪故障是旋轉(zhuǎn)機(jī)械主要故障之一。當(dāng)齒輪出現(xiàn)偏心、局部斷裂、膠合、疲勞、齒面磨損等故障時(shí)，在嚙合頻率及其諧波周圍會(huì)產(chǎn)生以故障齒輪的運(yùn)行頻率為間隔的邊頻帶。利用倒頻譜分析能有效檢測(cè)到其中的邊頻帶。
　　利用倒頻譜分析

2、方法對(duì)齒輪箱進(jìn)行故障診斷研究，闡述了該方法所存在的優(yōu)缺點(diǎn)，在對(duì)倒頻譜分析進(jìn)行了詳細(xì)的理論研究的基礎(chǔ)上，解決了倒頻譜量化分析問題，為提高該方法的分辨率，研究了倒熵譜。為了避免誤判，還結(jié)合全矢譜技術(shù)，研究了全矢倒頻譜。
　　主要的研究工作和成果如下：
　　研究方法：倒頻譜分析方法包括兩次傅里葉變換。第一次變換是對(duì)信號(hào)中的諧波成分進(jìn)行檢測(cè)，并以幅值譜的形式呈現(xiàn)。幅值譜中可能存在邊頻帶，邊頻帶的間距反應(yīng)故障的特征頻率，對(duì)功率譜作對(duì)數(shù)

3、變換可以避免幅值小的邊頻信號(hào)被忽略。第二次傅里葉逆變換把幅值譜中的邊頻帶轉(zhuǎn)換成倒頻譜的一根或若干根譜線，倒頻率的倒數(shù)是幅值譜中邊頻帶的間距，因此可以對(duì)故障進(jìn)行定位。倒頻譜經(jīng)過量化分析后可以計(jì)算出幅值譜中諧波的數(shù)量。若把第二次傅里葉逆變換改成求最大熵分析方法，得到倒熵譜，能更穩(wěn)定的反映出功率譜中的邊頻信號(hào)，提高了分辨率，而全矢倒頻譜能夠更加真實(shí)的反應(yīng)故障信息。
　　對(duì)象研究：當(dāng)齒輪出現(xiàn)齒面磨損時(shí)，幅值譜中會(huì)出現(xiàn)以運(yùn)行頻率為間隔的邊頻

4、帶，通過對(duì)診斷方法和診斷對(duì)象的理論研究發(fā)現(xiàn),用倒頻譜分析方法可以判斷齒面磨損故障,其可取性和準(zhǔn)確性非常高。
　　實(shí)驗(yàn)仿真：為了驗(yàn)證理論研究的可行性，采用以固定間隔的諧波信號(hào)為研究對(duì)象，對(duì)其做兩次傅里葉變換，分別得到幅值譜和倒頻譜，對(duì)兩者進(jìn)行比較，倒頻譜中特征倒頻率對(duì)應(yīng)的幅值剛好是幅值譜中邊頻帶中諧波的和。根據(jù)齒輪頻譜特征作出理論分析。把第二次傅里葉逆變換用最大熵方法代替，得到倒熵譜，倒熵譜的峰值更加明顯，分辨率更高。
　　實(shí)