廣義解調(diào)時頻分析方法及其在齒輪故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、齒輪是傳遞運(yùn)動和動力的通用零部件,在機(jī)械設(shè)備中得到了廣泛的應(yīng)用。許多情況下,齒輪故障是導(dǎo)致機(jī)械設(shè)備失效的主要因為,因此,對齒輪進(jìn)行故障診斷具有重要意義。在齒輪故障診斷技術(shù)的研究內(nèi)容中,故障特征分析處于核心地位,它通過對原始信號的分析和處理以提取故障特征信息從而為模式識別和故障診斷服務(wù),因此需要選擇合適的信號處理方法。廣義解調(diào)時頻分析方法是一種新的信號處理方法,它將時頻分布是曲線的信號變換為時頻分布是平行于時間坐標(biāo)軸的直線的信號,然后采用

2、最大重疊離散小波包變換(Maximal overlap discrete wavelet packet transform,簡稱MODWPT)對廣義解調(diào)后的信號進(jìn)行分解,得到若干個瞬時幅值和瞬時頻率具有物理意義的單分量信號,經(jīng)驗證該方法在很多方面優(yōu)于窗口傅里葉變換、小波變換、EMD(Empirical Mod Decomposition,簡稱EMD)方法等時頻分析方法。廣義解調(diào)時頻分析方法非常適合于處理多分量的調(diào)幅調(diào)頻信號,而當(dāng)齒輪發(fā)生

3、故障時,其振動信號多表現(xiàn)為多分量的調(diào)幅調(diào)頻信號,因此,該方法適合于處理齒輪故障振動信號。本文主要完成了兩個方面的研究：對廣義解調(diào)時頻分析方法理論研究和基于廣義解調(diào)時頻分析的齒輪故障診斷方法研究。主要研究工作和創(chuàng)新點如下：
　　 ⑴對相位函數(shù)的選擇進(jìn)行了研究,研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)即使各個分量的時頻分布曲線不是相互平行的多分量信號,只要廣義解調(diào)后各個分量的時頻分布曲線分布在不同的小波包時頻空間的矩形塊中,而且小波包時頻空間的任何一個矩形時頻

4、塊最多只包含一個分量,此時瞬時頻率和瞬時幅值同樣具有物理意義,仍然可以得到比較準(zhǔn)確的結(jié)果。
　　 ⑵廣義解調(diào)時頻分析方法在多分量的調(diào)幅調(diào)頻信號分解方面具有明顯的優(yōu)勢,本文提出了改進(jìn)的廣義解調(diào)時頻分析方法和多次廣義解調(diào)時頻分析方法并將兩種方法應(yīng)用于多分量信號的分解,仿真信號分析證明了兩種方法的有效性。
　　 ⑶對于含有噪聲的多分量信號,廣義解調(diào)時頻分析方法可以有效地提取原始信號中的主要頻率成分。因此,廣義解調(diào)時頻分析方法可

5、以應(yīng)用于實際的工程信號分析和處理。
　　 ⑷提出了基于MODWPT的Hilbert譜方法并將其應(yīng)用于齒輪故障診斷。仿真信號分析證明基于MODWPT的Hilbert譜方法明顯優(yōu)于基于EMD的Hilbert譜方法。實驗結(jié)果分析顯示基于MODWPT的Hirbert譜方法對穩(wěn)定轉(zhuǎn)速工況下故障齒輪振動信號的分析具有非常明顯的優(yōu)勢。
　　 ⑸將廣義解調(diào)時頻分析方法和階比分析技術(shù)相結(jié)合對轉(zhuǎn)速變化工況下故障齒輪振動信號進(jìn)行分析。從幅值調(diào)