廣義解調時頻分析方法及其在齒輪故障診斷中的應用研究.pdf

1、齒輪是傳遞運動和動力的通用零部件,在機械設備中得到了廣泛的應用。許多情況下,齒輪故障是導致機械設備失效的主要因為,因此,對齒輪進行故障診斷具有重要意義。在齒輪故障診斷技術的研究內容中,故障特征分析處于核心地位,它通過對原始信號的分析和處理以提取故障特征信息從而為模式識別和故障診斷服務,因此需要選擇合適的信號處理方法。廣義解調時頻分析方法是一種新的信號處理方法,它將時頻分布是曲線的信號變換為時頻分布是平行于時間坐標軸的直線的信號,然后采用

2、最大重疊離散小波包變換(Maximal overlap discrete wavelet packet transform,簡稱MODWPT)對廣義解調后的信號進行分解,得到若干個瞬時幅值和瞬時頻率具有物理意義的單分量信號,經(jīng)驗證該方法在很多方面優(yōu)于窗口傅里葉變換、小波變換、EMD(Empirical Mod Decomposition,簡稱EMD)方法等時頻分析方法。廣義解調時頻分析方法非常適合于處理多分量的調幅調頻信號,而當齒輪發(fā)生

3、故障時,其振動信號多表現(xiàn)為多分量的調幅調頻信號,因此,該方法適合于處理齒輪故障振動信號。本文主要完成了兩個方面的研究：對廣義解調時頻分析方法理論研究和基于廣義解調時頻分析的齒輪故障診斷方法研究。主要研究工作和創(chuàng)新點如下：
　　 ⑴對相位函數(shù)的選擇進行了研究,研究結果發(fā)現(xiàn)即使各個分量的時頻分布曲線不是相互平行的多分量信號,只要廣義解調后各個分量的時頻分布曲線分布在不同的小波包時頻空間的矩形塊中,而且小波包時頻空間的任何一個矩形時頻

4、塊最多只包含一個分量,此時瞬時頻率和瞬時幅值同樣具有物理意義,仍然可以得到比較準確的結果。
　　 ⑵廣義解調時頻分析方法在多分量的調幅調頻信號分解方面具有明顯的優(yōu)勢,本文提出了改進的廣義解調時頻分析方法和多次廣義解調時頻分析方法并將兩種方法應用于多分量信號的分解,仿真信號分析證明了兩種方法的有效性。
　　 ⑶對于含有噪聲的多分量信號,廣義解調時頻分析方法可以有效地提取原始信號中的主要頻率成分。因此,廣義解調時頻分析方法可

5、以應用于實際的工程信號分析和處理。
　　 ⑷提出了基于MODWPT的Hilbert譜方法并將其應用于齒輪故障診斷。仿真信號分析證明基于MODWPT的Hilbert譜方法明顯優(yōu)于基于EMD的Hilbert譜方法。實驗結果分析顯示基于MODWPT的Hirbert譜方法對穩(wěn)定轉速工況下故障齒輪振動信號的分析具有非常明顯的優(yōu)勢。
　　 ⑸將廣義解調時頻分析方法和階比分析技術相結合對轉速變化工況下故障齒輪振動信號進行分析。從幅值調