2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備在工業(yè)生產(chǎn)中占有非常重要的地位,其中滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械中應(yīng)用最為普遍的部件,其運行狀態(tài)直接影響到整臺機器的性能。因此對滾動軸承的故障診斷具有重要現(xiàn)實意義。本文主要針對EMD方法的局限性和不足進行了分析研究,結(jié)合AMD方法和雙穩(wěn)隨機共振等理論對其進行改進,提出的新算法更有利于機械故障特征的提取,并成功應(yīng)用于滾動軸承的故障診斷。
  本文提出一種基于AMD旋轉(zhuǎn)機械故障特征的提取方法。對于可預(yù)知故障特征頻率的旋轉(zhuǎn)機械的故障診

2、斷,可利用AMD方法提取機械振動信號中故障特征頻率所在頻段的信號,并求該段信號的頻譜,若頻譜中含有故障特征頻率,則說明機械振動信號中存在該故障。通過對滾動軸承故障信號和轉(zhuǎn)子不對中故障數(shù)據(jù)的分析處理,并與僅用EMD方法的處理結(jié)果進行對比,證明了AMD方法的有效性,且比EMD方法更快速、準確。
  針對在經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解篩選過程中間斷信號引起的模態(tài)混疊現(xiàn)象,提出一種基于AMD的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解模態(tài)混疊消除新方法。利用第1個有效固有模態(tài)函數(shù)的瞬

3、時頻率特性得到其頻率成分及二分頻率,且能實現(xiàn)對間斷信號的定位,然后再采用AMD方法分離出間斷信號,再對處理后的信號進行EMD分解,從而消除該間斷信號的影響。仿真分析和應(yīng)用實例的結(jié)果證明,該方法可以有效消除由間斷信號引起的模態(tài)混疊現(xiàn)象。
  針對希爾伯特-黃變換方法不能識別具有相近頻率的非平穩(wěn)信號的問題,提出一種AMD與HHT結(jié)合的非平穩(wěn)信號緊密間隔頻率檢測新方法。該方法首先利用HHT變換得到非平穩(wěn)信號的頻率成分,再用AMD方法依次

4、提取出各個頻率成分的信號進行AMD分解,分別判斷是否有頻率混疊的現(xiàn)象,并將存在混疊頻率的信號分解為單頻率信號分量,實現(xiàn)全部特征頻率的檢測。仿真及應(yīng)用實例結(jié)果表明,該方法解決了HHT方法不能有效分離兩個相近頻率信號的問題,確保能夠準確分解信號數(shù)據(jù)并且分解精度有所提高。
  本文提出一種基于自適應(yīng)隨機共振和AMD-EEMD的滾動軸承故障診斷新方法。首先采用粒子群算法對雙穩(wěn)系統(tǒng)進行多參數(shù)并行尋優(yōu),得到最佳的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù);然后對含噪聲的信

5、號進行隨機共振輸出,使信號得到降噪和加強;再利用AMD方法對隨機共振輸出的信號進行截?。蛔詈笸ㄟ^EEMD方法對AMD截取的信號進行抗混疊分解。仿真結(jié)果表明,優(yōu)化后的隨機共振系統(tǒng)能有效提高信號的信噪比,信號經(jīng)過AMD截取后EEMD分解的有效分量明顯減少,從而改善了EEMD的分解結(jié)果,增強了分量的頻率幅值。通過對滾動軸承故障信號特征的提取證明了該方法有良好的效果。
  最后利用LabVIEW軟件開發(fā)平臺設(shè)計了滾動軸承故障診斷系統(tǒng),其中

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