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文檔簡介
1、Hilbert-Huang變換是一種新的具有很強自適應(yīng)能力的時頻分析方法,它可根據(jù)信號的局部時變特征進(jìn)行自適應(yīng)的時頻分解,得到極高的時頻分辨率,具有良好的時頻聚集性,非常適合對非平穩(wěn)、非線性信號進(jìn)行分析。目前在故障診斷中得到了廣泛的應(yīng)用。本文利用Hilbert-Huang變換,針對航空發(fā)動機(jī)整機(jī)振動中轉(zhuǎn)子和滾動軸承故障診斷的問題,進(jìn)行了如下研究工作:
(1)介紹了Hilbert-Huang變換的基礎(chǔ)理論,并將其與包括短時傅
2、里葉變換、Wigner-Ville分布和小波變換等在內(nèi)的傳統(tǒng)的時頻分析方法進(jìn)行了比較分析,發(fā)現(xiàn)HHT方法無需特定的基函數(shù),可根據(jù)信號的局部時變特性進(jìn)行自適應(yīng)的時頻分解,彌補了傳統(tǒng)時頻分析方法的缺點。
(2)研究了基于Hilbert-Huang變換的轉(zhuǎn)子故障分析及信號特征提取。本文運用Hilbert-Huang變換原理,通過對轉(zhuǎn)子故障振動位移信號進(jìn)行EMD分解,得到不同頻率段的各個IMF分量,然后對感興趣的IMF進(jìn)行頻譜分析
3、,發(fā)現(xiàn)了故障信號中所含頻率特征。并用ZT-3型多功能轉(zhuǎn)子實驗器和航空發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)子實驗器進(jìn)行了分析驗證。
(3)研究了基于Hilbert-Huang變換的滾動軸承故障分析及信號特征提取。本文首先分析了滾動軸承故障特征,然后利用EMD分解將滾動軸承故障振動加速度信號分解為各個IMF分量,再用Hilbert變換對前幾個IMF進(jìn)行解調(diào),再對解調(diào)后的信號進(jìn)行頻譜分析得到包絡(luò)譜,從包絡(luò)譜上獲取軸承故障特征信息,最后本文利用美國Case
4、Western Reserve University電氣工程實驗室的滾動軸承故障模擬實驗臺獲取的滾動軸承故障數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析驗證。
(4)為了實現(xiàn)基于HHT的轉(zhuǎn)子故障智能診斷,需要利用HHT自動從故障數(shù)據(jù)中提取出特征向量,本文通過分析比較,提出用于轉(zhuǎn)子和滾動軸承故障智能診斷的診斷特征量,分析了特征量的靈敏度。并利用結(jié)構(gòu)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造了用于識別多類故障的結(jié)構(gòu)自適應(yīng)集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對轉(zhuǎn)子和滾動軸承故障樣本進(jìn)行了智能診斷,獲
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