基于粒子滤波技术齿轮箱故障诊断的研究

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1、中北大学学位论文图书分类号TP206+.3密级非密UDC硕士学位论文基于粒子滤波技术的齿轮箱故障诊断研究指导教师（姓名、职称）魏秀业副教授潘宏侠教授申请学位级别专业名称工学硕士模式识别与智能系统论文提交日期2012年4月26日论文答辩日期学位授予日期2012年年月5月日30日论文评阅人答辩委员会主席张洪黄晋英郑海起太原科技大学中北大学2012年4月25日中北大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行

2、研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：李桃日期：2012.5.29关于学位论文使用权的说明本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复

3、制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。签名：李桃日期：2012.5.29导师签名：日期：中北大学学位论文基于粒子滤波技术的齿轮箱故障诊断研究摘要现代化生产不断朝着高性能、大规模化、高自动化方向发展。齿轮箱在机械设备中占有很重要的作用，用途比较广泛，是发生故障频率较大的部件，及时发现其故障，并对故障进行分类识别有重大的意义。但是，在齿轮箱的运行过程中存在着背景噪声，使得采集到的振动信号常常淹没在噪声中，从而无法识别故障。为了能够准

4、确的诊断故障，需要对采集到的振动信号进行预处理，从而提高信号的信噪比。粒子滤波技术是一种新型的基于模型的状态估计技术，在深入研究粒子滤波原理的基础上将其应用于齿轮箱振动加速度信号降噪处理中。粒子滤波方法处理降噪过程的前提是需要知道系统的状态空间模型。在本文的研究过程中，首先对采集的信号建立时序模型，文中选取的是AR模型。所需状态方程的系数就是建模过程中的模型系数。模型的阶数使用准则函数法来确定，利用最小二乘法对参数进行估计计算。本文在试验对象是JZQ250型号齿轮箱，根据实验环境及背景，以及齿轮

5、和轴承故障故障形式及信号振动特征，利用加速度传感器采集振动信号，最后设计了状态监测与故障诊断实验方案。在上述理论分析的基础上，对实验室采集的齿轮箱振动加速度信号进行分析处理，用粒子滤波技术进行降噪，对结果比较分析发现粒子滤波降噪后的数据特征值都有所减小。神经网络是一种自适应的模式识别技术，在故障模式识别中的应用非常广泛，理论研究也较成熟。本文对经过粒子滤波降噪的数据用BP神经网络进行诊断，取得了理想效果。关键词:齿轮箱，故障诊断，粒子滤波，神经网络中北大学学位论文StudyonFaultDiag

6、nosisofGearboxBasedonParticleFilterAbstractWiththedevelopmentofscienceandtechnology,highperformance,highefficiency,highautomationandhighreliabilityhavebecomethetendencyofmechanicalequipments.Gearboxsystemiscommonlyusedinthetransmissionofrotatingmachi

7、neryequipment,whichperformancefineorbadisdirectlyrelatedtoqualityoftheentiredevice.However,asexcessivebackgroundnoisewhengearboxisrunning,signalcarryingfaultisfloodedbynoise,sothatfaultsarenotidentified.Inordertodiagnosefault,collectedsignalisprocess

8、edforonethingtoenhancetheSignal-to-Noiseratio.Particlefilteringisanewmodel-basedstateestimationtechnique.Studyingtheprincipleofparticlefilterin-depththenuseittothenoisereductionofgearvibrationaccelerationsignals.Thesignalmodelandnoisestatisticsshould