基于隨機(jī)共振的齒輪系統(tǒng)故障微弱信號提取技術(shù)研究.pdf

1、齒輪系統(tǒng)在機(jī)械工程及其他很多領(lǐng)域的應(yīng)用范圍都十分廣泛。齒輪系統(tǒng)中所包含的零部件在發(fā)生故障時,在齒輪系統(tǒng)中會有周期性的脈沖沖擊力產(chǎn)生,表現(xiàn)在頻譜上即為出現(xiàn)相應(yīng)的故障信號頻譜特征,例如齒輪發(fā)生磨損、點蝕,軸發(fā)生輕度彎曲或者裂紋等故障時都會在頻譜圖上產(chǎn)生相應(yīng)的特征信號。如果能在齒輪系統(tǒng)的故障早期從微弱的特征信號中提取故障調(diào)制信息,分析其強(qiáng)度和頻次從而判斷出零部件損傷的程度和部位,就可以較好的達(dá)到機(jī)械系統(tǒng)早期故障診斷的目的。
　　隨機(jī)共振

2、是一種將混合信號輸入非線性系統(tǒng)后,通過非線性系統(tǒng)使噪聲的部分能量轉(zhuǎn)化給信號的方法,而以往的一些信號檢測方法均為通過抑制噪聲來達(dá)到檢測信號的目的,很明顯,在抑制噪聲的同時也必然導(dǎo)致信號本身的能量受到抑制和影響,所以隨機(jī)共振方法與傳統(tǒng)的信號檢測方法相比,其優(yōu)點就在于,當(dāng)噪聲中信號能量比較微弱時,它在抑制噪聲的同時反而能夠增加微弱信號的能量,從而達(dá)到更好的檢測微弱信號的目的。針對齒輪系統(tǒng)故障的振動機(jī)理和振動特點,本文中利用隨機(jī)共振方法對強(qiáng)噪聲

3、中的齒輪系統(tǒng)故障振動信號的微弱故障特征量進(jìn)行提取,以達(dá)到對齒輪系統(tǒng)的早期故障進(jìn)行更好的識別和診斷的目的,論文主要進(jìn)行了以下幾方面的工作:
　　本文首先基于非線性系統(tǒng)和隨機(jī)共振理論模型,通過建模和仿真實驗,研究了隨機(jī)共振系統(tǒng)自身參數(shù)對于隨機(jī)共振系統(tǒng)輸出的影響規(guī)律。并對目前的幾種隨機(jī)共振大參數(shù)信號轉(zhuǎn)換方法的性能和適用范圍通過相應(yīng)的仿真實驗進(jìn)行了分析與研究。
　　然后結(jié)合齒輪系統(tǒng)的實際故障振動信號,研究了齒輪系統(tǒng)早期故障的振動機(jī)理

4、及常見的故障信號特征,包括齒輪、軸系故障產(chǎn)生的機(jī)理和不同故障的頻譜特征,得出了齒輪系統(tǒng)典型故障信號特征細(xì)化表。
　　在對齒輪系統(tǒng)故障的微弱振動信號特征研究的基礎(chǔ)上,設(shè)計了對于齒輪系統(tǒng)早期故障更有針對性的自適應(yīng)隨機(jī)共振算法,并通過對仿真及實驗的結(jié)果分析對算法做了相應(yīng)的改進(jìn)。在MFS機(jī)械綜合故障模擬實驗臺上進(jìn)行了齒輪的磨損、點蝕,軸的裂紋和輕度彎曲等幾種齒輪系統(tǒng)典型早期故障的實驗驗證,結(jié)果表明,本文設(shè)計的自適應(yīng)隨機(jī)共振算法可以對齒輪系