機械故障診斷中的多頻率成分辨識方法.pdf

1、隨著科學技術的發(fā)展，為了滿足工業(yè)產品對可靠性與安全性的需求，通過對機械設備進行故障診斷與狀態(tài)監(jiān)控來避免故障及事故的發(fā)生變得越來越重要，然而隨著機械設備的復雜程度不斷提高，將會導致在機械設備在運行過程中發(fā)生多重故障，因此對于機械系統(tǒng)的多重故障特征提取也成為故障診斷領域研究的一個方向。在多重故障發(fā)生的情況下，將會發(fā)生頻譜疊加、相關故障頻率相近等問題。因此，關于機械故障診斷中的多頻率成分辨識方法的研究，對于機械系統(tǒng)多重故障特征提取與多重故障診

2、斷具有重要的理論與現實意義。本文應用基于最大旁瓣衰減窗口的插值離散傅里葉變換（IpDFT）方法進行機械系統(tǒng)故障特征提取與診斷的研究，同時提出了Zoom IpDFT方法進行兩種或幾種相近頻譜的細化分析。
　　在本文中，首先應用基于最大旁瓣衰減窗口的IpDFT方法進行軸承信號的研究，并提出了一種基于相角的頻譜疊加判定方法。通過仿真信號與真實信號的分析表明，與傳統(tǒng)的FFT方法及Zoom FFT方法相對比，基于最大旁瓣衰減窗口的IpDFT