基于小波分析的齒輪箱故障診斷技術的分析與研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代冶金工業(yè)以及設備現(xiàn)代化水平的不斷發(fā)展進步，機械設備向著高性能、高效率、高自動化和高可靠性的方向發(fā)展。齒輪箱作為機械設備中應用非常廣泛的一種通用部件，對其進行監(jiān)測與診斷是非常必要的。不僅可縮短維修時間，還可提高診斷準確性和維修質量，創(chuàng)造可觀的經(jīng)濟效益。 小波分析是近年來迅速發(fā)展起來的一門理論，已成功應用于圖像處理、通信和地球物理研究等領域。本論文將小波分析應用到故障診斷領域，圍繞小波分析在齒輪箱故障診斷中的應用進行了理論研

2、究和實例分析。 本文研究了小波分析在故障診斷中的意義，描述了齒輪箱的故障類型，介紹了小波分析理論以及小波變換的應用。通過利用小波變換的多分辨逼近以及Mallat算法性質，可以直接提取對診斷有用的信息。通過其在濾波方面、消噪方面以及突變信號檢測方面的應用，說明了小波分析的優(yōu)越性以及小波分析在設備故障診斷中的必要性。 本文通過運用振動分析方法采集高線軋機齒輪箱振動信號。運用Matlab軟件，采用Mallat算法，運用db10

3、小波函數(shù)對采集的振動信號進行小波分析，利用閾值消噪，從而進行單一頻率的提取，確定原信號是否為故障信號。這就提供了一種基于Matlab的判斷故障信號的方法。運用LabVIEW軟件，利用新設計的在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)，將小波分析方法與常規(guī)的頻譜分析方法相結合分析，可以更好地進行故障診斷和預測，能取得更好的診斷效果，并大大加強軋機在線監(jiān)控能力。 小波分析是一種信號分析方法，將小波分析應用到齒輪箱等機械設備的故障診斷中是非常必要的。小波