基于独立分量分析(ICA)齿轮传动装置振动信号研究

摘要

故障诊断的前提是必须尽可能获得设备故障的特征信息，而故障特征信息的提取与分离是其中一个关键问题。论文将独立分量分析（ICA）算法应用于齿轮传动装置振动信号的处理，探讨故障特征提取与分离的方法，完成了以下主要工作。 以机械设备中齿轮传动装置为对象，针对齿轮传动装置关键部件齿轮的故障机理，确定了故障监测参数；分析了齿轮传动装置振动的故障特征，设计了齿轮箱故障诊断系统的总体方案；在故障特征信息的提取与分离方法研究方面，将盲源信号处理中的独立分量分析（ICA）关键算法应用于其中，重点研究了ICA算法原理、算法特点和目标函数，运用MATLAB软件实现ICA算法的仿真；利用Lab VIEW软件开发了齿轮传动装置振动信号采集系统，能够实现数据采集、显示、分析和储存功能。 在上述工作的基础上，以JZQ200型减速器为故障诊断对象，搭建了故障诊断试验台，应用开发的振动信号采集系统提取信号，再利用ICA算法对齿轮箱的振动信号进行了分离，结果表明，经ICA分离后故障信息明显增强，为进一步分析信号特征奠定基础，能够更有效实现故障诊断。

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声明

1绪论

1.1选题的背景及研究意义

1.2故障诊断研究现状及发展趋势

1.2.1国外研究现状

1.2.2国内研究现状

1.3论文主要研究内容

2齿轮故障特征

2.1齿轮故障诊断机理

2.2齿轮故障原因概述

2.3故障情况下齿轮振动信号的时域特征与频域特征

2.4齿轮故障振动信号诊断方法

2.5盲源处理方法概述

3盲源信号处理方法研究

3.1独立分量分析(ICA)研究概述

3.1.1 ICA方法原理

3.2经典ICA算法

3.2.1 H-J算法

3.2.2最大似然算法和最小互信息算法

3.3算法特点

3.3.1程序实现

3.3.2仿真实验

3.4本章小结

4振动测试系统设计

4.1传感器测量系统

4.2 LabVIEW的概念和特点

4.3齿轮传动装置振动信号测试系统

4.3.1振动信号预处理方法

4.3.2信号的时域分析

4.3.3信号的幅值分析

4.3.4信号的频谱分析

4.3.5振动信号分析系统

4.4本章小结

5振动分析试验台设计

5.1试验台结构设计

5.2试验台零部件的型号及传动比确定

5.3传动装置的运动与动力参数

5.4实验验证

5.5本章小结

6结论

6.1结论

6.2工作展望

致 谢

参考文献

附录攻读硕士期间发表的论文