基于EMD谱峭度和支持向量机的齿轮箱故障诊断

【摘要】现在齿轮箱已经被广泛地应用于工程实际中，在传递动力和改变速度方面表现出了优越的性能。但其也是一种容易经常出现故障的机械设备，一旦齿轮箱上的某个零部件出现异常而没有得到及时的维修，将可能导致整个生产线的不能正常运行进而影响最终产品的质量，所以对齿轮箱故障进行诊断分析研究是非常有必要的。本文首先对ZS-65型齿轮箱的基本结构及其振动机理进行了详细介绍，其中包括外圈、内圈、保持架、滚动体和轮齿的常见失效形式以及对应的信号分析诊断方法。在去噪方面采用了小波包分解的方法有效地对信号进行了去噪处理。其次，对经验模式分解(EMD)进行了深入的研究，并就其分解过程中出现的端点效应问题提出了一种新的抑制方法，即采用AR模型预测对数据进行延拓和窗函数法结合的办法对信号的端点效应进行了有效的抑制，进而为后续信号的处理提高了精度。为了能够找到含有故障信息的IMF分量，引入了谱峭度这个参数，并且将EMD和谱峭度有效的结合起来提取出了齿轮箱各种工况的特征频率，取得了理想的效果。最后，运用支持向量机对重构信号经过提取特征向量并且归一化处理后的信号进行了模式识别并分类，取得了不错的效果，充分验证了采用EMD和谱峭度二者结合起来提取故障特征向量的实效性，很好的对齿轮箱的各种工况进行了分类。
【作者】王振华；
【导师】潘宏侠；陆辉山；
【作者基本信息】中北大学，机械制造及其自动化，2014，硕士
【关键词】齿轮箱；经验模态分解(EMD)；端点效应；谱峭度；支持向量机；

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