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时间:2019-03-12
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1、-..’.■'.'..‘.,学校代码:10126学号:31356058;分类号:TP277编号:'— ̄:巧1-茂;-.t'片-:辛;..早扣V;,INNERMONGOLIAUNIVERSITY-*j.1.....'顺±擎隹论褒(穀擎値)MAST恩胶Dies退較TATI〇)M基于LMD的振动信号处理及故障特征提取研究学院;电子信息工程学院专业;控制工程'研究方向;信号处理与智能系统姓名;
2、薄瑞瑞指导教师;张泽教授 ̄—:;;.;吉黄;蟲鍵論證苗貧詔'-1.....‘‘-‘告乂.:■VVv;,''■?*--?■(,,...縣掉苗違.',,.i.'?..‘.??.-;:?1.....学校代码:10126学号:31356058分类号:TP277编号:论文题目基于LMD的振动信号处理及故障特征提取研巧学院:电子信息工程学晓专业:控制工程研巧方向:信号处理与智能系统姓名:薄瑞瑞指导教师
3、:张泽教授2015年4月28曰原创性声明本人声明:所呈交的学位论文是本人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除本文已经注明引用的内容外,,论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研巧成果也不包含为获得内袁古大学及一其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文倘签指导獅签名:fcf―…站仅'《.日期:3日期:山在学期间研究成果使用承诺书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定
4、,即;内蒙古大学有权将学位论文的全部内容或部分保留并向国家有关机构,允许,、部口送交学位论文的复印件和磁盘编入有关数据库进行检索^、、汇编学位论文。为保护学院和导师的知识产权也可乂采用影印缩印或其他复制手段保存,作者在学期间取得的研巧成果属于内蒙古大学。作者今后使用涉及在学期间主要研究内容或研究成果,须征得内蒙古大学就读期间导师的同意,。;若用于发表论文版权单位必须署名为内蒙古大学方可投稿或公开发表学位论文作者签名;讀巧^指导教师签名:了'’么啦’'《巳y日期:3日期:去r内蒙古大
5、学硕±学位论文基于LMD的振动信号处理及故障特征提取研究摘要旋转机械设备在现代化工业生产中发挥着不可小勵的作用,其正常运转是安全生产的重要保障。运用新兴的信号处理与故障特征提取方法对旋转机械进行实时检测与故障诊断一,能在定程度上保障机械设备系统安全高效的运行。滚动轴承是旋转机械设备的重要组成部分与典型代表,本文针对滚动轴承故障振动数据进行信号处理、故障特征提取与初步诊断的研究。实际采集到的振动信号中不仅包含轴承振动信号,而且还混入大量的噪声一^。信号,这将严重影响信号分解心及后续
6、的故障特征提取因此,采用定的方法进行信号降噪预处理则显得非常必要。本文言噪比、最小均方根误差作为、降噪性能的判别依据,通过仿真实验确定了最适合本文振动信号的小波函数分解层数、阔值选择规则レッ及闽值函数并将其用于振动信号的降噪处理。鉴于LMD算法的自适应信号分解等特点,将其用于降噪振动信号分解得到乘积函数分量。通过分析故障振动信号的特点,提出了采用能量滴、奇异值赌、峭度L-Z及empleiv复杂度算法,从乘积函数分量中提取出故障特征并用于初步故障。、诊断实验结果表明,轴承在正常运行状态下的
7、能量贿和奇异值婿均大于内圈=-Ziv滚动体及外圈种故障状态下的对应值,而峭度化及Lemple复杂度指标在正常状态下要小于故障状态。综上所述,本文采用的小波阀值降噪方法能很好地实现信号的降噪预处理,运用LMD方法进行振动信号分解盾提取的能量摘、奇异值摘、峭度(^及Lem-pleZiv复杂度故障特征均能有效地实现滚动轴承的初步故障诊断。内蒙古大学硕±学位论文-关键字:小波阀值降噪;LMD;能量渝奇异值滴;峭度;LempleZiv内蒙古大学硕±学位论文STUDYONTHEVIBR
8、ATIONSIGNALPROCESSIONANDFAULTFEATUREEXTRACTIONBASEDONLMDABSTRACTRotatingachinerlasaverimortantroleinmodemindustrialroductionmypyypp,whichs
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