基于Hilbert譜圖特征和野點(diǎn)檢測(cè)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障智能診斷.pdf

1、在現(xiàn)代化生產(chǎn)中，機(jī)械設(shè)備的結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜，一旦某個(gè)零部件出現(xiàn)故障，就容易引發(fā)鏈?zhǔn)椒磻?yīng)，導(dǎo)致整個(gè)設(shè)備損壞，因此機(jī)械設(shè)備的故障診斷技術(shù)越來(lái)越受到重視。任何機(jī)械設(shè)備在動(dòng)態(tài)下都會(huì)產(chǎn)生一定的振動(dòng)，當(dāng)設(shè)備發(fā)生異?；蚬收蠒r(shí)，振動(dòng)將會(huì)發(fā)生變化，一般表現(xiàn)為振幅加大，并表現(xiàn)出很強(qiáng)的非線性和非平穩(wěn)性，這一特點(diǎn)使從振動(dòng)信號(hào)中獲取診斷信息，實(shí)現(xiàn)智能診斷變?yōu)榭赡?。本文針?duì)轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)器的振動(dòng)信號(hào)，進(jìn)行了基于Hilbert譜圖特征和野點(diǎn)檢測(cè)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障智能診斷研究，主要

2、工作如下：
　　 一、介紹了旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的背景和意義，并綜述了旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的研究現(xiàn)狀和發(fā)展概況，特別是對(duì)基于時(shí)頻分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法進(jìn)行了簡(jiǎn)要說(shuō)明，經(jīng)過(guò)幾種方法的對(duì)比，表明了Hilbert-Huang變換在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的優(yōu)越性。
　　 二、研究了Hilbert-Huang變換的基本理論，包括經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法的原理、流程和特點(diǎn)，Hilbert變換原理及仿真信號(hào)的Hilbert譜計(jì)算，以及Hilbert-

3、Huang變換中存在的問(wèn)題和改進(jìn)方法，通過(guò)對(duì)仿真信號(hào)的分析，表明了Hilbert-Huang方法對(duì)信號(hào)分解的有效性。
　　 三、利用ZT-3型轉(zhuǎn)子故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)采集轉(zhuǎn)子故障信號(hào)，然后對(duì)信號(hào)進(jìn)行Hilbert-Huang變換處理，得到了故障信號(hào)的Hilbert譜，并使用PCA方法進(jìn)行故障信號(hào)Hilbert譜的特征提取。
　　 四、針對(duì)實(shí)際設(shè)備故障數(shù)據(jù)較少的現(xiàn)狀，提出利用野點(diǎn)檢測(cè)方法對(duì)Hilbert譜特征進(jìn)行分類(lèi)，并利用粒子