發(fā)布時間：2020-07-18 18:46

【摘要】： 在現(xiàn)代化生產(chǎn)中,機械設(shè)備的結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜,一旦某個零部件出現(xiàn)故障,就容易引發(fā)鏈式反應(yīng),導(dǎo)致整個設(shè)備損壞,因此機械設(shè)備的故障診斷技術(shù)越來越受到重視。任何機械設(shè)備在動態(tài)下都會產(chǎn)生一定的振動,當設(shè)備發(fā)生異�；蚬收蠒r,振動將會發(fā)生變化,一般表現(xiàn)為振幅加大,并表現(xiàn)出很強的非線性和非平穩(wěn)性,這一特點使從振動信號中獲取診斷信息,實現(xiàn)智能診斷變?yōu)榭赡堋１疚尼槍�轉(zhuǎn)子實驗器的振動信號,進行了基于Hilbert譜圖特征和野點檢測的旋轉(zhuǎn)機械故障智能診斷研究,主要工作如下: 一、介紹了旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的背景和意義,并綜述了旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的研究現(xiàn)狀和發(fā)展概況,特別是對基于時頻分析的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法進行了簡要說明,經(jīng)過幾種方法的對比,表明了Hilbert-Huang變換在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的優(yōu)越性。 二、研究了Hilbert-Huang變換的基本理論,包括經(jīng)驗?zāi)�態(tài)分解方法的原理、流程和特點,Hilbert變換原理及仿真信號的Hilbert譜計算,以及Hilbert-Huang變換中存在的問題和改進方法,通過對仿真信號的分析,表明了Hilbert-Huang方法對信號分解的有效性。 三、利用ZT-3型轉(zhuǎn)子故障模擬實驗臺采集轉(zhuǎn)子故障信號,然后對信號進行Hilbert-Huang變換處理,得到了故障信號的Hilbert譜,并使用PCA方法進行故障信號Hilbert譜的特征提取。 四、針對實際設(shè)備故障數(shù)據(jù)較少的現(xiàn)狀,提出利用野點檢測方法對Hilbert譜特征進行分類,并利用粒子群算法對野點檢測模型參數(shù)進行優(yōu)化,得到了模型的最優(yōu)參數(shù),并利用實驗數(shù)據(jù)進行了分析和驗證,表明了該方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：TH165.3

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本文編號：2761284