齿轮箱故障振动信号去噪及特征提取算法研究

【摘要】齿轮箱作为机械设备中一种必不可少的连接和传递动力的通用零部件,在金属切削机床、航空、电力系统、农业机械、运输机械、冶金机械等现代工业设备中得到了广泛的应用。作为传动机械,其运行状态好坏与否,直接影响到整个机械传动组的工作性能。因此研究齿轮箱故障诊断技术和方法,对齿轮箱进行状态检测及故障分析诊断、确保齿轮箱正常工作具有重要意义。齿轮箱故障诊断技术是通过分析处理齿轮箱运行时的状态信息。定量识别其技术状态,并诊断异常故障状态的一门多学科交叉的综合技术。齿轮箱振动信号中包含了大量的工作状态信息,利用齿轮箱振动信号诊断故障是一种行之有效的方法。应用振动信号分析法对齿轮箱进行故障诊断的过程中,滤波去噪处理、故障特征提取是其中尤为重要的两个问题,一直被公认为是故障诊断中的关键环节。本文从工程实际应用的角度出发,分别以风力发电机行星齿轮箱和通用工业齿轮箱故障振动信号为具体研究对象,综合应用谱峭度、黄金分割、下山单纯形、小波分析、快速傅里叶变换、粒子群优化、冲击响应谱、瞬态分析等理论,基于混合优化理念,对齿轮箱故障振动信号去噪及故障特征提取算法两个关键问题进行了系统地研究,为齿轮箱故障诊断技术的开发研究提供了一定的理论支持。本文重在研究齿轮箱故障振动信号的优化滤波去噪和故障脉冲瞬态特征提取算法。(1)分析了齿轮箱振动信号常用分析方法的基本原理及适用范围,为后续的振动信号去噪、故障特征提取算法研究提供一定的理论支持。(2)为了解决单一的黄金分割法优化速度较慢的问题,将黄金分割和抛物线插值两种算法相结合构成加速一维搜索算法。(3)为了解决单一的传统多维优化算法收敛速度较慢,且收敛时容易陷入局部极值的问题。以峭度最大值为目标函数,根据振动信号频域分析和小波分析的原理,基于一维搜索-多维搜索(参数粗调-参数微调)混合优化的自适应滤波算法,分别采用了两种不同的滤波手段。切比雪夫带通滤波和Morlet小波滤波。应用混合优化算法,即谱峭度-加速一维搜索算法-下山单纯形法分别优化切比雪夫带通滤波器和Morlet小波滤波器的设计参数,对齿轮箱故障振动信号进行滤波去噪仿真处理。(4)为了对比不同类型混合优化算法的优劣性,将以下四种优化算法：谱峭度、黄金分割、下山单纯形、遗传算法,按一维搜索-多维搜索模式混合优化切比雪夫带通滤波器参数,并进行去噪仿真实验。(5)在前期研究的基础上将粒子群优化算法应用到齿轮箱故障振动信号去噪中,将基于加速一维搜索-粒子群优化的混合优化算法用于优化切比雪夫带通滤波器和Morlet小波滤波器的相关参数,并对齿轮箱故障振动信号进行滤波去噪仿真处理。(6)为了提取能够反映齿轮箱工作信息变化情况以及故障未来发展趋势的故障脉冲瞬态特征,将冲击响应谱分析和瞬态分析法应用到齿轮箱齿轮的故障特征提取中,用于提取衡量齿轮箱故障严重程度的三个瞬态特征指标：冲击响应谱指标SRS以及齿轮啮合系统的固有频率ωn、振荡阻尼比ζ。
【作者】张澎涛；
【导师】刘晋浩；
【作者基本信息】东北林业大学，机械设计及理论，2014，博士
【关键词】齿轮箱；振动信号；去噪；特征提取；混合优化；

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