学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
基于小波分析的齿轮箱故障的无损检测
作 者: 吴涛
导 师: 曹根牛
学 校: 西安科技大学
专 业: 应用数学
关键词: 齿轮箱 故障诊断 小波分析
分类号: TH165.3
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 62次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
内容摘要
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,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。
|
全文目录
摘要 2-3 Abstract 3-7 1 绪论 7-13 1.1 选题背景及意义 7-8 1.2 齿轮箱故障诊断的发展与研究方向 8-9 1.2.1 齿轮箱故障诊断的发展 8 1.2.2 齿轮箱故障诊断的研究方向 8-9 1.3 小波分析的发展及其应用 9-11 1.3.1 小波分析的历史发展 9-10 1.3.2 小波分析的应用 10-11 1.4 本论文的主要工作 11-13 2 齿轮箱故障的机理研究 13-19 2.1 齿轮的故障形式及振动特征 13-17 2.1.1 齿轮的故障形式 13-14 2.1.2 齿轮的振动模型 14-16 2.1.3 齿轮的振动特征 16-17 2.2 滚动轴承的故障形式及振动特征 17-19 2.2.1 滚动轴承的主要故障 17-18 2.2.2 滚动轴承的振动特征 18-19 3 小波分析的基本原理及其应用 19-41 3.1 小波变换 19-30 3.1.1 小波函数 19-24 3.1.2 连续小波变换 24-27 3.1.3 离散小波变换与二进小波 27-28 3.1.4 小波变换的意义 28-29 3.1.5 小波基函数的选择 29-30 3.2 多分辨分析与Mallat算法 30-35 3.2.1 多分辨分析 30-34 3.2.2 Mallat算法 34-35 3.3 小波分析和其他信号分析方法的比较 35-36 3.4 小波变换的应用 36-41 3.4.1 按预先给出的要求划分频带 36-38 3.4.2 时频分析 38 3.4.3 提取弱信号与信噪分离 38-41 4 小波分析在齿轮箱故障诊断中的应用实例分析 41-52 4.1 振动信号的数据采集及处理 41-44 4.1.1 传感器 41-43 4.1.2 数据采集卡 43 4.1.3 振动信号的数据预处理 43-44 4.2 基于Matlab的小波分析实例 44-50 4.3 本章小结 50-52 5 结束语 52-53 致谢 53-54 参考文献 54-56 附录 56
|
相似论文
- 基于WinCE平台的故障分析仪应用程序设计与开发,TP311.52
- 八作动器隔振平台的六自由度容错控制研究,TB535.1
- 基于PCA-SVM的液体火箭发动机试验台故障诊断算法研究,V433.9
- 航天继电器时间参数测试分析技术的研究,TM58
- 基于支持向量机的故障诊断方法研究,TP18
- 三容水箱系统故障诊断算法研究,TP277
- 基于汉语听觉认知的事件相关电位的研究,R318.0
- 水上交通安全保障系统的关键技术研究,U698
- RTAD-CMDMDES的总体设计和系统开发,U279.3
- 基于小波分析的恶性负载识别智能电表研究设计,TM76
- 基于小波—神经网络理论和FPGA的变压器数字保护新方法研究,TM407
- 基于模糊神经网络的设备故障诊断专家系统,TP183
- 基于支持向量机的故障诊断研究,TH165.3
- 混凝土泵液压系统故障诊断方法研究,TU646
- 基于数据融合技术舞台故障诊断方法的研究,TP18
- 雷达电路板故障诊断系统硬件集成的研究与设计,E933.6
- 汽轮机加热器数学建模和运行故障诊断,U664.113
- 基于改进的支持向量机的模拟电路故障诊断方法研究,TN710
- Ad Hoc网络拓扑重构方案的设计与仿真,TN929.5
- 高压水除鳞系统实时压力监测与故障诊断,TG333
- 瞬态成分建模与参数辨识方法及其旋转机械故障诊断应用研究,TH165.3
中图分类: > 工业技术 > 机械、仪表工业 > 机械制造工艺 > 柔性制造系统及柔性制造单元 > 故障诊断和维护
© 2012 www.xueweilunwen.com
|