低速重載齒輪箱聲發(fā)射信號濾波消噪方法的研究.pdf

1、齒輪箱是機械傳動的核心設(shè)備,而低速重載齒輪箱具有工作轉(zhuǎn)速低、運行工況呈典型的間歇性且承受較大的沖擊載荷的特點,對其狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷一直是研究的熱點。聲發(fā)射(AE)檢測是一種新型實時檢測技術(shù),具有靈敏度高、易于提取設(shè)備運行狀態(tài)特征信息的特點,適用于低速重載齒輪箱的故障診斷。但是低速重載齒輪箱 AE信號本身的不確定性和AE源的多樣性,使聲發(fā)射信號容易受到噪聲干擾而湮沒在背景噪聲中,因此研究如何消除干擾噪聲提取有用信息具有重要意義。本課題對

2、低速重載齒輪箱聲發(fā)射信號消噪技術(shù)進行研究,主要取得了以下研究成果:
　　(1)根據(jù)低速重載齒輪箱的結(jié)構(gòu)、故障機理以及聲發(fā)射檢測技術(shù)特點,以某船閘人字門機械式啟閉機臥式減速箱為研究對象,設(shè)計傳感器布置方案,并對其進行現(xiàn)場聲發(fā)射檢測。根據(jù)研究成果,形成了大型低速重載齒輪箱狀態(tài)檢測分析技術(shù)。
　　(2)通過對多尺度變步長LMS自適應(yīng)濾波和提升小波算法的理論分析,本文提出了改進的提升小波變步長LMS自適應(yīng)濾波算法。然后分別用多尺度變

3、步長LMS自適應(yīng)濾波、提升小波濾波和改進的提升小波變步長LMS自適應(yīng)濾波算法對采集的聲發(fā)射信號進行濾波消噪。
　　(3)根據(jù)粒子濾波特點,選用AR模型系數(shù)做粒子濾波的狀態(tài)方程系數(shù),利用小波消噪技術(shù)提取聲發(fā)射噪聲信號;同時根據(jù)FPE、BIC和AIC準(zhǔn)則確定聲發(fā)射信號AR模型階數(shù),并計算相應(yīng)參數(shù),建立了低速重載齒輪箱聲發(fā)射信號的粒子濾波模型,對采集的聲發(fā)射信號進行濾波消噪。
　　(4)通過四種濾波算法消噪后的波形、時域特征參數(shù)、

4、所提高的信噪比、均方根誤差及計算量的對比分析,得出粒子濾波技術(shù)和改進提升小波變步長LMS自適應(yīng)濾波技術(shù)對低速重載齒輪箱聲發(fā)射檢測中濾波效果比較好的結(jié)論,但是粒子濾波技術(shù)由于粒子數(shù)目多導(dǎo)致計算量大。
　　(5)對四種濾波算法消噪后的聲發(fā)射數(shù)據(jù)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷。首先建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型,應(yīng)用歸一化對消噪前后的訓(xùn)練樣本和測試樣本進行處理,然后根據(jù)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷,驗證了粒子濾波技術(shù)和本文提出的提升小波變步長LM