基于多尺度幾何分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究.pdf

1、現(xiàn)代科技以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，致使對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行安全有著越來(lái)越高的要求。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中，齒輪和軸承被認(rèn)為是其旋轉(zhuǎn)部件的核心部分，及時(shí)準(zhǔn)確的獲取表征其核心部分的運(yùn)行狀態(tài)信息并對(duì)蘊(yùn)含其中的故障信息進(jìn)行判斷識(shí)別,對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障的探索以及運(yùn)行可靠性的提高都具有非常重大的意義。本文研究了旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)對(duì)應(yīng)時(shí)頻圖像的處理方法，通過(guò)對(duì)齒輪和軸承的研究，提取表征設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的特征信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同故障狀態(tài)的分類(lèi)識(shí)別，主要內(nèi)容如下：
　

2、?。?）時(shí)頻聯(lián)合分析方法對(duì)于振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域以及頻域信息都能進(jìn)行充分表達(dá)。為此，著重從時(shí)間和空間分辨率及多頻率信號(hào)分析識(shí)別能力方面闡述了小波變換時(shí)頻分析的優(yōu)點(diǎn)，并通過(guò)小波變換獲取振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻圖像進(jìn)而轉(zhuǎn)換為灰度圖，為進(jìn)一步提取時(shí)頻圖像的特征做準(zhǔn)備。同時(shí)，也對(duì)時(shí)頻圖像特征提取的一些方法和分類(lèi)技術(shù)進(jìn)行了綜合論述。
　?。?）論述了多尺度幾何分析中Contourlet變換及其改進(jìn)算法非下采樣Contourlet變換。針對(duì)時(shí)頻圖像的灰度圖，

3、提出了一種基于非下采樣Contourlet變換的時(shí)頻灰度圖像的故障特征提取算法，并將該方法應(yīng)用到齒輪以及軸承故障特征提取與分類(lèi)中，結(jié)果表明了所提方法的實(shí)用性。
　?。?）針對(duì)方法一中的分類(lèi)精度有待提高的問(wèn)題，提出了將非下采樣Contourlet變換與局部二進(jìn)制模式相結(jié)合進(jìn)行時(shí)頻圖像特征提取的方法。將局部二進(jìn)制模式引入時(shí)頻圖像的分析中，可以表征時(shí)頻圖像中局部紋理的空間結(jié)構(gòu)，能夠有效的表達(dá)時(shí)頻灰度圖像的局部信息。同樣將該方法應(yīng)用到齒輪