齒輪振動信號的多分形研究及其應(yīng)用.pdf

1、齒輪作為傳動零部件，由于其傳動比大、效率高、傳動精確等特點而被廣泛應(yīng)用于各種機械設(shè)備中。齒輪傳動系統(tǒng)的復(fù)雜性導(dǎo)致齒輪振動信號呈現(xiàn)非平穩(wěn)和多尺度特征，增加了齒輪故障模式識別的難度。本文在總結(jié)齒輪故障類型和特征的基礎(chǔ)上,針對齒輪故障振動信號的非線性非平穩(wěn)性特征，將多分形去趨勢波動分析(Multifractal Dtrended Fluctuation Analysis,MF-DFA)和多分形譜理論引入到齒輪故障特征提取中，還分別提出其改進算

2、法的特征提取方法，并結(jié)合高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)方法，實現(xiàn)齒輪故障診斷。本文主要研究內(nèi)容包括：
　　1、總結(jié)齒輪主要失效類型，并分析齒輪的振動機理，總結(jié)常見齒輪失效類型振動信號特征。
　　2、將MF-DFA應(yīng)用到齒輪故障特征提取中，提出二維MF-DFA的齒輪故障特征提取算法。通過仿真信號證明該方法有效，構(gòu)建試驗體系，設(shè)計試驗方案，選用適當(dāng)?shù)男盘柌杉囼炘O(shè)備，采集齒輪模擬故障實驗數(shù)據(jù)

3、以驗證此方法實用性。
　　3、將單一無標(biāo)度區(qū)多分形譜理論引入到齒輪振動信號的特征提取中，在此基礎(chǔ)上，提出多個無標(biāo)度區(qū)多分形譜特征提取算法。并通過仿真信號證明這兩種方法有效，采用同樣的試驗方法，采用齒輪模擬故障實驗數(shù)據(jù)，驗證此方法實用性。
　　4、結(jié)合高斯混合模型，將所提出的齒輪振動信號多分形特征提取方法進行對比，齒輪故障分類實驗結(jié)果表明多個無標(biāo)度區(qū)多分形譜理論特征提取算法計算效率和識別率均高于其他多分形方法，更適合齒輪故障特