基于小波包熵的軸承故障信號解調(diào)方法研究.pdf

1、內(nèi)蒙古科技大學(xué)碩士學(xué)位論文碩士學(xué)位論文碩士學(xué)位論文論文題目論文題目：基于小波包熵的軸承故障信號解調(diào)方法研究英文題目英文題目：ResearchonDiagnosisSignalDemodulationMethodofRollingBearingBasedonWaveletPacketEntropy學(xué)位類學(xué)位類別：工學(xué)碩士研究生姓研究生姓名：王戈學(xué)號：學(xué)號：2013023121學(xué)科學(xué)科(領(lǐng)域領(lǐng)域)名稱名稱：機械設(shè)計及理論指導(dǎo)教指導(dǎo)教師：王建

2、國職稱職稱：教授協(xié)助指導(dǎo)教協(xié)助指導(dǎo)教師：師：王少鋒職稱：職稱：講師2016年5月23日分類號：分類號：TH17TH17密級：級：公開公開UDC：學(xué)校代碼：學(xué)校代碼：1012710127內(nèi)蒙古科技大學(xué)碩士學(xué)位論文I摘要在當(dāng)代中國各類經(jīng)濟行業(yè)中，尤其是在制造、運輸、能源、冶煉、石油、國防科技等行業(yè)中的核心零部件，其工作環(huán)境大多具有腐蝕、高溫、高壓等復(fù)雜、惡劣的環(huán)境特點，設(shè)備中的核心零部件和重要機械結(jié)構(gòu)不可避免的會發(fā)生不同程度的故障。軸承由于

3、其零件所在位置的特殊性，往往容易發(fā)生疲勞剝落和點蝕等故障，一旦發(fā)生故障，則會導(dǎo)致嚴重的經(jīng)濟財產(chǎn)損失，減少設(shè)備的運行壽命。因此本文主要針對滾動軸承故障信號作為研究對象，對故障信號的降噪與解調(diào)方法進行研究和討論，論文的主要工作內(nèi)容包括：（1）分析了滾動軸承故障信號處理中常用到的幾種降噪方法，對比了小波與小波包相關(guān)的降噪理論，針對故障信號中往往含有大量背景噪聲難以去除的情況，提出了基于小波包熵值與EMD分解相結(jié)合的降噪方法，該方法在經(jīng)過小波包

4、熵值的有效降噪后再進行EMD分解，能夠自適應(yīng)的從故障信號中提取出微弱的故障成分。（2）提出了基于小波包熵值與自相關(guān)分析相結(jié)合的降噪方法，利用自相關(guān)分析能夠突出故障信號周期性的特性，將小波包熵值降噪法與之相結(jié)合，在小波包熵值降噪去除大量噪聲的同時利用自相關(guān)分析進一步抑制噪聲，在保留原有故障調(diào)制信息的基礎(chǔ)上突出信號的周期性。（3）對比了各類信號解調(diào)方法的優(yōu)缺點，分析了在相同降噪方法下，能量算子解調(diào)法與Hilbert解調(diào)法的解調(diào)效果，結(jié)合以上

5、兩種信號降噪分析方法，提出了基于小波包熵值與EMD的能量算子解調(diào)法；基于小波包熵值與自相關(guān)分析的能量算子解調(diào)法，從而準確的判斷故障位置。（4）引入EMD與EEMD多分量分析，將小波包熵值降噪，自相關(guān)分析，能量算子解調(diào)法與之結(jié)合起來，提出了一種基于多分量分析與自相關(guān)分析相結(jié)合的故障信號能量算子解調(diào)法，該方法在小波包熵值有效降噪基礎(chǔ)上，能夠?qū)收闲盘栠M行有效的解調(diào)，實現(xiàn)對故障位置的判別。本文的研究工作為旋轉(zhuǎn)機械故障信號的解調(diào)分析和診斷提供了