齒輪振動(dòng)信號(hào)的多分形研究及其應(yīng)用.pdf

1、齒輪作為傳動(dòng)零部件，由于其傳動(dòng)比大、效率高、傳動(dòng)精確等特點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用于各種機(jī)械設(shè)備中。齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)的復(fù)雜性導(dǎo)致齒輪振動(dòng)信號(hào)呈現(xiàn)非平穩(wěn)和多尺度特征，增加了齒輪故障模式識(shí)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(dòng)信號(hào)的非線性非平穩(wěn)性特征，將多分形去趨勢波動(dòng)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(jìn)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(shí)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(dòng)機(jī)理，總結(jié)常見齒輪失效類型振動(dòng)信號(hào)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(hào)證明該方法有效，構(gòu)建試驗(yàn)體系，設(shè)計(jì)試驗(yàn)方案，選用適當(dāng)?shù)男盘?hào)采集試驗(yàn)設(shè)備，采集齒輪模擬故障實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

3、以驗(yàn)證此方法實(shí)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(dòng)信號(hào)的特征提取中，在此基礎(chǔ)上，提出多個(gè)無標(biāo)度區(qū)多分形譜特征提取算法。并通過仿真信號(hào)證明這兩種方法有效，采用同樣的試驗(yàn)方法，采用齒輪模擬故障實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證此方法實(shí)用性。
　　4、結(jié)合高斯混合模型，將所提出的齒輪振動(dòng)信號(hào)多分形特征提取方法進(jìn)行對比，齒輪故障分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明多個(gè)無標(biāo)度區(qū)多分形譜理論特征提取算法計(jì)算效率和識(shí)別率均高于其他多分形方法，更適合齒輪故障特