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时间:2019-02-06
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1、发动机曲轴轴承异响故障诊断研究摘要发动机曲轴轴承所受到的冲击信号是非平稳、时变信号,用传统的诊断方法难以进行故障的早期发现和诊断。本论文首先对发动机异响故障诊断的发展进程、常用方法进行了介绍,然后在EQ6100一I型发动机上进行曲轴轴承异响的模拟试验,测取不同间隙下曲轴轴承座及机体上的振动信号。利用小波包无冗余、无疏漏、正交地分解信号到独立的频带内的能力及时频分布对时变信号良好的描述能力,发展了一种基于小波包的时频分析方法,提取了曲轴轴承异响故障信号的特征,揭示了该故障的变化的内在规律。通过与传统的
2、信号分析方法FFT的分析对比,充分说明,小波包变换是更适合于非平稳信号的辨识方法,它既能定性揭示曲轴轴承磨损故障的变化规律,又能定量地诊断故障。关键词:发动机故障诊断特征提取富里叶变换小波包变换DiagnosisResearchontheAbnormalNoiseofEngineCrankBearingBreakdownAbstractVibrationsignalsthatbringbydifferentcrankbearingclearancesarenostationaryandtime—va
3、riant.Itisdifficulttoearlydetectanddiagnosebymeansoftraditionalmethods.Thisthesisfirstintroducesthedevelopingprocessandcommonmethodsonabnormalnoiseofenginecrankbearingbreakdown,andthen,differentclearancesofcrankbearingofpreviouslydesignedonEQ6100modelg
4、asolineengine,whichvibrationsignalsaregotfromcrankbearingcoverandengineblock.Basingonthedecompositionandreconstructionofwaveletpackettotime-variantsignal,atime—frequencyanalysismethodbasedwaveletpj=,cketisdevelopedinthispaper.Ithaslittledisturbedandgoo
5、dtime—frequencyresolution.ThroughanalyzingandcontrastingthetraditionalsignalanalysismethodofFFT’theresultshowsthatitcanrevealthechangerulesofcrankbearingwearsclearancesandquantitativeanalysisKeywords:Engine;Faultdiagnosis;FeatureextractionFFT;Waveletpa
6、ckettransformⅡ插图清单图2.1测试原理图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯13图2.2测点分布示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯14图2.3线性系统的激励和响应关系图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯15图2.4变时基传递函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯16图2.5不同轴承间隙下的第五道曲轴轴承座上的振动信号⋯⋯⋯⋯16图2.6冷、热机工作时的时域图比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯17图2.7不同转速时功率谱的对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯17图2.8不同曲轴轴承
7、间隙下的振动响应功率谱⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯18图2.9相同间隙下不同测点的功率谱⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯19图3.1波和小波⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯20图3.2Morlet小波⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2l图3.3Marr小波(墨西哥小帽)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21图3.4DOG小波⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯22图3.5Harr小波⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯22图3.6混有白噪声的信号厂(r)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯23
8、图3.7对,O)进行不同的尺度小波变换系数值⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯24图3.8小波基函数的相平面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯26图3.9三层多分辨分析树结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯27图3.10a塔式mallat分解⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯29图3.10b塔式mallat重构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯30图3.11三层小波包分解示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯32图3.12不同轴承间隙下的时域、频域分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯38图3.13不同
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