智能倒频谱及其在故障诊断中的应用研究

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1、学校代码10459学号或申请号201212202344密级硕士学位论文智能倒频谱及其在故障诊断中的应用研究作者姓名：郭艳均导师姓名：韩捷教授学科门类：工学专业名称：机械电子工程培养院系：机械工程学院完成时间：2015年5月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterIntelligentcepstrumandtheResearchofItsApplicationinFaultDiagnosisByYanjunGuoSupervisor:JieHanMechanicalandElectr

2、onicEngineeringSchoolofMechanicalEngineeringMay2015学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研宄所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己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。学位论文作者掩，曰期：2^少年t月f曰学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向

3、国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者：曰期：娜年夂月f曰摘要摘要倒频谱分析方法是故障诊断的一种常用方法，该方法对具有边频带的频谱在检测方面具有较强的辨析能力，它主要利用傅里叶变换将振动信号的周期成分转变成离散的谐波信号，并且与对数变换相结合增强了能量较弱的周期成

4、分的分辨率。齿轮故障是旋转机械主要故障之一。当齿轮出现偏心、局部断裂、胶合、疲劳、齿面磨损等故障时，在啮合频率及其谐波周围会产生以故障齿轮的运行频率为间隔的边频带。利用倒频谱分析能有效检测到其中的边频带。利用倒频谱分析方法对齿轮箱进行故障诊断研究，阐述了该方法所存在的优缺点，在对倒频谱分析进行了详细的理论研究的基础上，解决了倒频谱量化分析问题，为提高该方法的分辨率，研究了倒熵谱。为了避免误判，还结合全矢谱技术，研究了全矢倒频谱。主要的研究工作和成果如下：研究方法：倒频谱分析方法包括两次傅里叶变换。第一次变换是对信号中的谐波成分进行检测，并以幅值谱的形式呈

5、现。幅值谱中可能存在边频带，边频带的间距反应故障的特征频率，对功率谱作对数变换可以避免幅值小的边频信号被忽略。第二次傅里叶逆变换把幅值谱中的边频带转换成倒频谱的一根或若干根谱线，倒频率的倒数是幅值谱中边频带的间距，因此可以对故障进行定位。倒频谱经过量化分析后可以计算出幅值谱中谐波的数量。若把第二次傅里叶逆变换改成求最大熵分析方法，得到倒熵谱，能更稳定的反映出功率谱中的边频信号，提高了分辨率，而全矢倒频谱能够更加真实的反应故障信息。对象研究：当齿轮出现齿面磨损时，幅值谱中会出现以运行频率为间隔的边频带，通过对诊断方法和诊断对象的理论研究发现,用倒频谱分析方

6、法可以判断齿面磨损故障,其可取性和准确性非常高。实验仿真：为了验证理论研究的可行性，采用以固定间隔的谐波信号为研究对象，对其做两次傅里叶变换，分别得到幅值谱和倒频谱，对两者进行比较，倒频谱中特征倒频率对应的幅值刚好是幅值谱中边频带中谐波的和。根据齿轮频谱特征作出理论分析。把第二次傅里叶逆变换用最大熵方法代替，得到倒熵I摘要谱，倒熵谱的峰值更加明显，分辨率更高。实例分析：利用倒频谱分析方法对齿轮箱进行故障诊断分析。阐述了倒频谱分析方法应用于实际分析的过程。在倒频谱中出现了故障特征倒频率，与故障齿轮的回转频率相对应，对此故障进行量化分析，判断齿轮故障的严重程

7、度。方法优化：用倒熵谱分析方法对齿轮箱进行故障诊断研究，进一步证明了该方法在分辨率和稳定性等方面的优势，最终实现了齿轮箱故障的精确定位和量化分析。关键词：倒频谱倒熵谱最大熵谱故障诊断量化分析IIAbstractAbstractThecepstrumisamethodoffaultdiagnosis,themethodhasastrongdiscriminationabilityofsidebandinthedetection,itismainlychangethesidebandintoaharmonicsignalwithFFT,andenhances

8、theR.P.ofweaksidebandwhencombinedwiththe