齿轮早期故障检测与诊断技术研究

【摘要】作为齿轮箱中的关键零部件，齿轮因受恶劣工况等因素的影响而成为齿轮箱中失效故障率最高的零部件。齿轮早期故障诊断的研究对于保证设备的安全高效运行和避免重大事故发生有着非常重要的意义，受到了人们的广泛关注。本文以处于早期故障阶段的齿轮为研究对象，采用理论分析与实验研究相结合的方式对齿轮早期故障诊断问题展开研究。在理论分析方面，通过建立齿轮传动系统的动力学模型，对齿轮早期故障的特点进行分析；针对齿轮早期故障特征微弱、噪声干扰复杂多变问题，本文提出了基于综合评价参数的小波最优阈值去噪方法，从多种阈值情况中自适应地筛选出最优情况，达到最佳去噪效果；提出了基于分段三次Hermit插值的极值截断法与相关筛选法相结合的改进经验模式分解方法，改善原方法中端点效应、包络线过冲与欠冲、基本模式分量筛选困难等问题，达到有效提取齿轮早期故障特征的目的；提出以频谱能量分布为特征参量，建立BP网络对齿轮早期故障进行模式识别，实现对于齿轮故障模式的准确判别。在实验研究方面，本文以仿真实验分析和实测信号实验分析两种方式对所提出的去噪方法、特征提取方法、模式识别方法加以验证。实验研究表明，本文提出的信号处理方法和模式识别方法能够精确地诊断出齿轮早期故障问题，对于保障机械设备平稳可靠运行有着非常重要的现实意义和实际应用价值。
【作者】谌继南；
【导师】崔彦平；
【作者基本信息】河北科技大学，机械设计及理论，2014，硕士
【关键词】齿轮；早期故障诊断；小波阈值去噪；经验模式分解；特征提取；BP神经网络；

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