行星齿轮退化状态识别方法研究

发布时间：2023-12-02 12:13

　　制造业是国民经济的主体,是立国之本。在我国经济发展进入新常态之际,制造业发展面临新挑战,其未来发展方向是信息技术与制造技术的深度融合,这就意味着机电设备未来将向智能化发展。而行星齿轮作为机电装备传动系统中重要组成部分,是机电装备主要保养维护的部件之一。为防止齿轮从正常状态退化至严重状态,造成严重的后果,因此研究行星齿轮退化状态识别方法就具有重要的现实意义。行星齿轮传动是一种较为复杂的齿轮传动,且常处在较为恶劣,复杂的工作环境中,所以行星齿轮振动信号分析相比定轴齿轮信号分析更为复杂。由于行星齿轮啮合所产生的振动信号一般具有非平稳非线性的特点,且同种故障发生退化时经历的各种退化状态特征差异较小,导致行星齿轮退化状态识别准确率不高。因此,本文以行星齿轮太阳轮为研究对象,研究一种可以准确识别行星齿轮退化状态的方法,主要研究内容如下:(1)首先介绍了传统的离散小波分析(Discrete Wavelet Transform,DWT)信号处理方法,进而引出了小波分析依赖小波基的选择,不具有自适应性的缺点。然后介绍了一种具有自适应时频分析的经验模态分解(Empirical Mode Decomposi...

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致谢
摘要
abstract
变量注释表
1 绪论
    1.1 课题来源和意义
    1.2 研究背景与现状
    1.3 论文研究内容与章节安排
2 振动信号的分析方法研究
    2.1 引言
    2.2 离散小波变换
    2.3 经验模态分解、总体经验模态分解和局部均值分解
    2.4 变分模态分解
    2.5 DWT、EMD、EEMD、LMD、和VMD的对比分析
    2.6 本章小结
3 退化行星齿轮振动信号的特征提取
    3.1 引言
    3.2 多角度特征提取
    3.3 行星齿轮故障综合模拟试验台及退化实验
    3.4 基于VMD-多角度特征融合的退化行星齿轮特征提取
    3.5 本章小结
4 退化行星齿轮高维特征的局部降维
    4.1 引言
    4.2 局部降维方法
    4.3 本征维数估计和邻域参数的选择
    4.4 基于局部降维的对比分析
    4.5 本章小结
5 行星齿轮退化状态模式识别研究
    5.1 引言
    5.2 粒子群优化的支持向量机的模式识别测试
    5.3 核极限学习机的模式识别测试
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集



本文编号：3869647