局域均值分解方法在齿轮箱故障诊断中的研究

摘要

本文以齿轮箱故障诊断为课题研究背景，研究了近年来出现的一种自适应时频分析方法—局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)方法。该方法能应用在非平稳信号的分析和处理中，为机械设备的诊断提供了一种新方法。
　　在研究LMD方法的基础理论与实现过程的基础上，针对LMD方法在实际应用中遇到的问题，提出了基于三次函数插值的LMD改进算法，以避免LMD分解中存在的滑动平滑跨度选取不恰当导致的问题；分析了LMD方法中的端点效应，尝试采用极值点延拓法减少端点效应的影响，通过仿真验证了极值点延拓法能够减少端点效应。
　　以JZQ250型齿轮箱为测试对象，进行了故障诊断实验，将改进后的LMD方法应用到齿轮箱故障信号中，对正常、断齿、轴承外圈和内圈信号进行分解，并对分解出来的各级乘积函数(Product Function，PF)做功率谱分析，获得了较好的故障诊断效果。实验结果表明了局域均值分解方法在齿轮箱故障诊断中具有可行性。

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1 绪论

1.1 齿轮箱故障诊断的目的和意义

1.2 齿轮箱故障诊断的研究现状

1.3 局域均值分解方法的国内外研究动态

1.4 本文的研究内容

2 局域均值分解

2.1 局域均值分解的理论基础

2.2 局域均值分解的原理

2.3 基于局域均值分解的实例分析

2.4 小结

3 局域均值分解的工程实现

3.1 纯调频信号的实现

3.2 滑动平滑跨度选取带来的问题与LMD的改进

3.3 端点效应在实际中的处理

3.4 直接法求取瞬时频率在实际中的实现

3.5 小结

4 齿轮箱故障类型与故障机理分析

4.1 齿轮的故障类型及机理分析

4.2 滚动轴承故障类型及机理分析

4.3 小结

5 齿轮箱故障诊断实验

5.1 齿轮箱故障诊断的数据采集实验

5.2 信号预处理

5.3 正常信号分析

5.4 断齿故障信号分析

5.5 外圈故障信号分析

5.6 内圈故障信号分析

5.7 故障诊断分析

5.8 实际使用中的注意事项

5.9 小结

6 结论与展望

6.1 本文研究工作总结

6.2 本文的创新点

6.3 进一步的工作和建议

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

致谢