基于多尺度幾何分析的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷研究.pdf

1、現(xiàn)代科技以及社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，致使對生產(chǎn)設(shè)備的運行安全有著越來越高的要求。在旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備中，齒輪和軸承被認為是其旋轉(zhuǎn)部件的核心部分，及時準確的獲取表征其核心部分的運行狀態(tài)信息并對蘊含其中的故障信息進行判斷識別,對于旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備故障的探索以及運行可靠性的提高都具有非常重大的意義。本文研究了旋轉(zhuǎn)機械振動信號對應(yīng)時頻圖像的處理方法，通過對齒輪和軸承的研究，提取表征設(shè)備運行狀態(tài)的特征信息，實現(xiàn)對不同故障狀態(tài)的分類識別，主要內(nèi)容如下：
　

2、?。?）時頻聯(lián)合分析方法對于振動信號的時域以及頻域信息都能進行充分表達。為此，著重從時間和空間分辨率及多頻率信號分析識別能力方面闡述了小波變換時頻分析的優(yōu)點，并通過小波變換獲取振動信號的時頻圖像進而轉(zhuǎn)換為灰度圖，為進一步提取時頻圖像的特征做準備。同時，也對時頻圖像特征提取的一些方法和分類技術(shù)進行了綜合論述。
　?。?）論述了多尺度幾何分析中Contourlet變換及其改進算法非下采樣Contourlet變換。針對時頻圖像的灰度圖，

3、提出了一種基于非下采樣Contourlet變換的時頻灰度圖像的故障特征提取算法，并將該方法應(yīng)用到齒輪以及軸承故障特征提取與分類中，結(jié)果表明了所提方法的實用性。
　　（3）針對方法一中的分類精度有待提高的問題，提出了將非下采樣Contourlet變換與局部二進制模式相結(jié)合進行時頻圖像特征提取的方法。將局部二進制模式引入時頻圖像的分析中，可以表征時頻圖像中局部紋理的空間結(jié)構(gòu)，能夠有效的表達時頻灰度圖像的局部信息。同樣將該方法應(yīng)用到齒輪