基于LMD旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法的研究及特征提取分析.pdf

1、二次工業(yè)革命之后,機(jī)械取代了原有的生產(chǎn)工具,逐漸成為人們生活中不可或缺的生產(chǎn)工具。旋轉(zhuǎn)機(jī)械例如渦輪機(jī),大型發(fā)電機(jī)等旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備也隨之進(jìn)入人們的生活生產(chǎn)領(lǐng)域。而隨著轉(zhuǎn)速的不斷提高,對(duì)機(jī)械性能的要求也就越高,尤其是在穩(wěn)定性方面,且發(fā)生故障的概率也越大。而大型機(jī)械的停機(jī)維護(hù)不僅浪費(fèi)人力還需要消費(fèi)很大的經(jīng)濟(jì)成本,故障診斷就是在這種背景下應(yīng)運(yùn)而生的。
　　論文首先介紹了故障診斷的方法以及對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行故障診斷的意義,然后指出振動(dòng)診斷法是本文

2、所用的方法。并且列舉了幾種故障特征提取的方法例如FFT、小波變換、HHT以及局域均值分解等等。最后通過分析比對(duì)選擇了時(shí)頻分析法作為本文的主要方法。
　　希爾伯特-黃變換和局域均值分解作為時(shí)頻域分析法的兩種典型方法,都有著各自的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。本文主要是對(duì)該兩種方法的算法實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)的分析,然后通過實(shí)驗(yàn)仿真對(duì)他們的診斷效果進(jìn)行比較,顯示了LMD的優(yōu)勢(shì),指出LMD為本文所采用的信號(hào)分析方法。因此本文主要研究局域均值分解的相關(guān)理論,并且給出

3、了LMD直接法求取瞬時(shí)頻率的實(shí)驗(yàn)仿真。
　　LMD作為經(jīng)驗(yàn)式的信號(hào)處理方法,也存在一些缺陷。因此對(duì)LMD分解的采樣效應(yīng)與影響LMD分解精度的因素進(jìn)行研究分析,然后對(duì)LMD的滑動(dòng)平均跨度的選擇、LMD均值函數(shù)不同包絡(luò)畫法等進(jìn)行分析,結(jié)合試驗(yàn)仿真,最后結(jié)果表明,采用合適的滑動(dòng)平均跨度,包絡(luò)均值求取方法能夠提高LMD的分解精度,從而有效的抑制端點(diǎn)效應(yīng)。
　　最后基于以上改進(jìn)的LMD算法,提出了兩種基于LMD瞬時(shí)頻率旋轉(zhuǎn)機(jī)械特征提取