基于小波分析的齿轮箱故障的无损检测.pdf

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1、论文题目：基于小波分析的齿轮箱故障的无损检测专业：应用数学硕士生：吴涛（签名）指导老师：曹根牛（签名）摘要现代机械设备对性能的要求越来越高，其结构也越来越复杂，机械装备的发展日趋大型化和自动化。在机械设备中，齿轮箱作为连接和传递动力的通用零部件，被广泛的应用现代工业设备中。在工程实践中，我们期望对齿轮箱故障的发生能够做到防微杜渐，不希望亡羊补牢般地处理事故。因此，研究有效的齿轮箱早期故障诊断技术，定量诊断故障程度并预测故障扩展趋势和齿轮箱剩余寿命，具有重要的社会意义和经济价值。小波分析是当前数学中一个

2、迅速发展的新领域，它在诸多工程领域中都得到了广泛的应用，成为科技工作者经常使用的工具之一。本论文围绕小波分析在齿轮箱故障诊断中的应用进行了理论研究和实例分析。本论文的重点是判断齿轮裂纹这种故障形式，齿轮裂纹最难识别并具有很大的潜在威胁。本论文首先研究了齿轮箱的故障机理以及小波分析的基本原理，接着研究了小波分析与其他信号分析方法的比较，并简单介绍了小波分析在滤波、消噪以及突变信号检测方面的应用。最后通过实例，使用Matlab软件对齿轮箱的故障信号进行小波分析，运用db5小波函数对采集的振动信号进行分析，

3、利用阈值消噪，对消噪后的信号进行分解处理，分析判定原信号为故障信号，并指出故障形式为齿轮裂纹。然后使用傅里叶分析处理信号，说明傅里叶分析在处理非平稳信号中的不足。最后用bior5.5小波分析处理信号，通过对比说明db5小波的处理效果更好，提出使用小波分析在处理信号时，小波函数的选取原则。小波分析作为近年来迅速发展起来的新兴学科，同时具有理论深刻丰富与应用广泛深入的双重意义，它的应用是和它的理论发展紧密交织在一起并相互促进的。将小波分析理论应用于齿轮箱故障的检测方向，在齿轮箱的早期故障检测方面取得良好的

4、效果，这在保证齿轮箱设备的安全可靠运行方面起着重要的作用。小波分析具有广阔的应用前景，是一项值得推广应用的新技术。关键词：齿轮箱；故障诊断；小波分析.研究类型：应用研究型Subject：NondestructivetestingofgearboxbasedonwaveletanalysisSpecialty：MathematicsandappliedmathematicsName：WuTao(Signature)Instructor：CaoGenniu(Signature)AbstractModern

5、mechanicalequipmentincreasinglyhighdemandsonperformance,itsstructureismoreandmorecomplex,andthelarge-scalemechanicalequipmentandautomationisincreasinglydeveloping.Gearbox,asacommonpartsusingintransmissionpowerandconnectioninmachineryandequipment,iswidel

6、yusedinmodernindustrialequipment.Inengineeringpractice,weexpectthatwehaveapreventivemeasurefortheoccurrenceofgearboxfailure,wedon’twanttodealwithincidentsaftertheoccurrenceofgearboxfailurehashappened.Ithasimportantsocialsignificanceandeconomicvaluetostu

7、dyeffectivegearboxfaultdiagnosistechnologyandquantitativediagnosisofdegreeoffaultandpredictivefailureextendedtrendandremaininglifeofgearbox.Waveletanalysisiscurrentlyarapiddevelopmentofnewareasinmathematics,ithasbeenwidelyusedinmanyengineering,becomingo

8、neofthetoolsthatscientistsoftenuse.Thispaperstudiestheworkfortheoreticalresearchandanalysisaroundtheapplicationofwaveletanalysisinfaultdiagnosisofgearbox.Thefocusofthispaperistodeterminethegearcrackformofthisfailurewhichisthemost