形態(tài)學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、現(xiàn)代設(shè)備正朝著高效率、高精度、自動(dòng)化、大型化的方向發(fā)展，設(shè)備越來(lái)越昂貴。如果齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障，給人們帶來(lái)的生命財(cái)產(chǎn)損失越來(lái)越大。因此，提高齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)的可靠性，從而減少或消除由齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)故障帶來(lái)的事故，保證設(shè)備的安全運(yùn)行，具有重要的意義。故障診斷技術(shù)是提高齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)可靠性的重要手段。故障信號(hào)特征提取和分類器的設(shè)計(jì)是齒輪箱故障診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
　　本文研究了齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的調(diào)制現(xiàn)象，從信號(hào)調(diào)制的角度分析了齒輪副和軸承的振動(dòng)模

2、型，研究了常見故障與振動(dòng)信號(hào)特征的對(duì)應(yīng)關(guān)系。在此基礎(chǔ)上建立了能夠反應(yīng)齒輪箱故障特征的仿真信號(hào)表達(dá)式，這是一種含有周期性脈沖的非線性非平穩(wěn)信號(hào)。利用該仿真信號(hào)研究了各種形態(tài)學(xué)濾波器對(duì)齒輪箱故障特征的提取能力。研究表明，形態(tài)差值濾波器能夠較好的提取周期性脈沖特征并具有較小的計(jì)算量；加權(quán)多尺度形態(tài)濾波具有最好的特征提取能力，同時(shí)計(jì)算量也大大增加。
　　本文利用形態(tài)學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)提取到的齒輪箱振動(dòng)信號(hào)特征參數(shù)進(jìn)行分類。在格代數(shù)理論的基礎(chǔ)上，