基于譜峭度的信號特征提取及其傳動系統關鍵部件故障診斷應用.pdf

1、機械系統中，振動信號是機械動力學的外在表現形式，當機械設備中諸如軸承、齒輪等零部件出現局部故障時，振動信號中便會出現瞬態(tài)沖擊響應成分，而且隨著故障的發(fā)展演變，其特征波形也會隨之變化。因此，提取反映機械零部件局部故障的信號瞬態(tài)特征，是機械故障診斷的關鍵問題。本文依托于江蘇省自然科學基金項目（編號：BK2010225）和西安交通大學國家重點實驗室資助項目（編號：sklms2011006），以機械故障診斷為目標，以傳動系統中滾動軸承和齒輪兩種

2、關鍵部件為研究對象，針對信號瞬態(tài)特征提取，提出基于譜峭度的信號特征提取方法，并對相關問題進行深入的理論研究和應用研究。
　　首先，分析傳動系統關鍵部件軸承和齒輪的故障機理及信號特征，為信號特征提取的合理性和必要性提供理論支持，并對軸承和齒輪在局部故障下進行振動試驗和振動信號采集，保證理論研究建立在試驗驗證的基礎上。
　　系統介紹譜峭度理論知識、定義、相關性質以及對信號瞬態(tài)特征檢測的原理，并介紹三種傳統譜峭度算法，包括基于短時

3、傅里葉變換譜峭度算法、快速譜峭度算法、基于窗口融合自適應譜峭度算法，并通過仿真分析進一步說明這些算法的特點及不足。
　　針對傳統譜峭度算法中存在的不足，提出基于Morlet小波自適應譜峭度濾波方法。該方法通過小波相關濾波提取信號瞬態(tài)特征頻率作為Morlet小波中心頻率，依據最大譜峭度原則，自適應確定最優(yōu)帶寬Morlet小波窗，并對信號濾波，提取信號瞬態(tài)特征。仿真分析及與基于窗口融合自適應譜峭度濾波方法比較，驗證該方法的正確性及有效

4、性。
　　針對基于Morlet小波自適應譜峭度濾波方法在機械故障診斷中的實際應用，將該方法應用于傳動系統關鍵部件故障診斷。通過對軸承故障設置試驗、減速機齒輪故障設置試驗以及汽車變速齒輪箱疲勞試驗的分析，提取反映軸承外圈、內圈、滾動體局部故障以及減速機齒輪和汽車變速齒輪箱三檔齒輪局部故障的瞬態(tài)沖擊響應成分，進一步驗證方法理論上的正確性及實際應用中的有效性和適用性。
　　本文基于譜峭度信號特征提取方法的研究，確定了基于Morle