基于振動(dòng)加速度信號(hào)和聲信號(hào)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷.pdf

1、本文通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的一些典型故障進(jìn)行試驗(yàn)?zāi)M，采集記錄現(xiàn)場(chǎng)振動(dòng)位移、加速度、聲音信號(hào)，利用小波分析理論在時(shí)域和頻域上可同時(shí)對(duì)信號(hào)實(shí)現(xiàn)局部化處理的“變焦距”性質(zhì)，分別對(duì)突加不平衡故障的加速度和聲信號(hào)的奇異性的位置及奇異度大小進(jìn)行了分析，對(duì)二者結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，研究了突加不平衡加速度和聲信號(hào)在小波包變換下的特征；同時(shí)利用小波分析對(duì)不同試件碰磨故障的聲音信號(hào)進(jìn)行了分析，對(duì)比分析結(jié)果，研究了碰磨故障聲音信號(hào)在小波變換下的特征。結(jié)果表明：聲音信號(hào)用

2、于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷具有其特有的優(yōu)越性。基于聲音信號(hào)、振動(dòng)信號(hào)相結(jié)合的小波包分解可以很好的識(shí)別突加不平衡故障特征并判斷故障發(fā)生時(shí)刻，聲音信號(hào)的小波分解可以識(shí)別碰磨故障特征并將不同材質(zhì)試件的碰磨區(qū)別開(kāi)。本文還研究了模擬故障信號(hào)在經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法下的故障特征，利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法的自適應(yīng)特性對(duì)模擬故障試驗(yàn)信號(hào)進(jìn)行分解，通過(guò)信號(hào)分解后的各階固有模態(tài)函數(shù)，總結(jié)了突加不平衡及碰磨模擬故障信號(hào)在經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法下的故障特征。文章同時(shí)對(duì)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的一些典