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《上海交通大学》 2012年
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频带熵方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

王小玲  
【摘要】:随着科学技术的日益进步与现代工业的飞速发展,机械设备不断向大型、复杂、高速、高效及重载的方向发展;与此同时,其工作和运行环境也更加复杂和苛刻。这些设备一旦突然发生故障,不仅会增加企业的维护成本,降低企业的生产效率,还可能造成巨大的经济损失,甚至导致严重的人员伤亡,产生不良的社会影响。因此,如何对设备进行有效的状态监测和故障诊断,是当前亟需解决的问题。 如何有效提取反映设备运行状态的特征,以及准确判断故障类别,一直是故障诊断领域的研究热点,新方法和新理论的研究也层出不穷,对丰富和完善机械故障诊断技术起到了重要作用。本文以滚动轴承为研究对象,提出频带熵方法,并对其在故障诊断中的应用进行了研究,旨在为滚动轴承状态监测提供一个新指标,为故障诊断信号预处理提供一种新方法,论文主要包括以下几个方面的内容: (1)从理论分析与工程应用的角度出发,阐述了论文的选题背景和研究意义。分析了机械设备故障诊断方法、滚动轴承故障诊断、时频分析与信息熵理论等方面的国内外研究现状,确立了本文的研究内容。 (2)介绍了作为本文理论基础的几种时频分析方法及信息熵理论,借鉴谱峭度方法提出频带熵概念,定义频带熵为某一频率上(频带内)信号的复杂度,或者说不确定性,给出了频带熵的基本算法,最后从滤波的角度对频带熵概念进行了扩展。 (3)介绍了滚动轴承的振动机理和故障特征。讨论了频带熵指标用于滚动轴承状态监测的可能性,对其鲁棒性进行了研究,证明其对奇异点的不敏感性。基于频带熵的上述特性,将其应用于滚动轴承全寿命周期数据分析,探讨了频带熵指标在性能退化各阶段的表现。介绍了为上述理论提供数据支撑的滚动轴承故障试验和加速疲劳寿命试验,通过对试验数据的分析,表明频带熵可作为状态监测指标的有效补充。 (4)针对共振解调带通滤波中心频率难以确定的问题,提出了频带熵确定中心频率的方法。对基于STFT的频带熵,讨论了频率离散点数、时频分析窗长、窗函数类型等参数对频带熵的影响;对基于小波包变换的频带熵,讨论了小波包分解层数和小波包函数的选择对频带熵的影响。最后将两种方法应用于仿真和实际的滚动轴承故障诊断。分析结果证明,频带熵能够准确确定信号的共振频带,提升带通滤波和包络解调后的诊断效果。 (5)提出频带熵与遗传算法相结合的方法,用于共振解调带通滤波器的优化设计。以频带熵最小为遗传算法的优化目标,通过选择、交叉、变异等操作,在取值范围内寻找最优的中心频率和带宽组合,设计优化滤波器。通过对仿真信号和不同信噪比实验数据的分析,证明此方法能够有效确定滤波中心频率和带宽,从而提高信号的信噪比,实现对轴承故障的诊断。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TH165.3

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 李清志;基于HHT变换的滚动轴承故障诊断的研究[D];燕山大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 高立新;王大鹏;刘保华;丁庆新;丁芳;李民;;轴承故障诊断中共振解调技术的应用研究[J];北京工业大学学报;2007年01期
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4 石林锁;;滚动轴承故障检测的改进包络分析法[J];轴承;2006年02期
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7 李雨青;水鹏朗;林英;;基于多谱图叠加阈值的抑制WVD交叉项的新方法[J];电子与信息学报;2006年08期
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9 于德介,雷慧;用BP神经网络诊断结构破损[J];工程力学;2001年01期
10 王平,廖明夫;滚动轴承故障诊断的自适应共振解调技术[J];航空动力学报;2005年04期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 谢平;故障诊断中信息熵特征提取及融合方法研究[D];燕山大学;2006年
2 张家凡;振动信号的包络解调分析方法研究及应用[D];武汉理工大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 马川;滚动轴承故障特征提取与应用研究[D];大连理工大学;2009年
2 查伟;基于HHT的滚动轴承故障诊断的理论与方法研究[D];国防科学技术大学;2009年
3 杨立龙;基于谱峭度和EMD的滚动轴承早期故障检测与诊断增强[D];哈尔滨工业大学;2009年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 马友平;;生长模型McDill-Amateis的遗传算法拟合研究[J];安徽农业科学;2007年33期
3 吴金华;戴淼;尹剑;;基于遗传神经网络的陕西省土地利用结构模型研究[J];安徽农业科学;2008年36期
4 秦鹏;夏枫耿;明飞平;吴振强;;基于遗传算法优化BP神经网络的小球藻生长模型的建立与应用[J];安徽农业科学;2011年10期
5 曹素兵;朱婵;;RNA二级结构遗传预测算法中的选择操作研究[J];安徽农业科学;2011年14期
6 余嘉傲;吕建新;;基于经验模态分解近似熵和支持向量机的农用柴油机故障诊断[J];安徽农业科学;2011年16期
7 郭强;罗长寿;魏清凤;;基于遗传算法神经网络模型的蔬菜价格预报[J];安徽农业科学;2011年26期
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9 赵佳;张威;方进;杨中平;郑琼林;刘友梅;;高温超导直线感应电机的电磁优化设计[J];北京交通大学学报;2011年02期
10 胡琰;李国岫;李少鹏;;发动机匹配优化算法的研究[J];北京交通大学学报;2011年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 齐文文;赵斌;龙连春;;基于遗传算法的加筋圆柱壳屈曲承载力优化[A];北京力学会第18届学术年会论文集[C];2012年
2 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 陈吉夫;任雪梅;黄鸿;;基于模糊Renyi熵的多值图像去噪滤波器[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
4 杜奕;迟毅林;伍星;;信息融合在设备监测和故障诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 钱苏翔;焦卫东;胡红生;;某海洋油气平台压缩机振动信号的时频分析与故障诊断[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 胡汉辉;谭青;;基于小波包分析及模糊识别的风机故障诊断[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 刘涵;高俊涛;;并联式混合动力汽车控制策略及遗传算法优化研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
8 郭小荟;马小平;;基于EMD近似熵特征提取和支持向量机的故障诊断方法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
9 粟晓玲;史银军;;基于水资源转化模拟的内陆河流域水资源优化配置研究[A];全国水资源合理配置与优化调度及水环境污染防治技术专刊[C];2011年
10 王志强;;离心压缩机动静碰摩的研究与分析[A];科学发展与社会责任(A卷)——第五届沈阳科学学术年会文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 陆满君;通信辐射源个体识别与参数估计[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 刘营;雷达图像编码器的并行处理研究与实现[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 李关防;模态域信号处理在水声中的应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 刘文海;水下被动目标瞬态特征检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 许爱德;开关磁阻电机在船舶电力推进中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
7 王德才;基于能量分析的地震动输入选择及能量谱研究[D];合肥工业大学;2010年
8 易吉良;基于S变换的电能质量扰动分析[D];湖南大学;2010年
9 全惠敏;电能质量相关信号的S变换检测算法及应用研究[D];湖南大学;2010年
10 查云飞;类菱形车转向系统研究与分析[D];湖南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 高昌鑫;Hilbert-Huang变换改进算法及其在齿轮箱故障诊断中的应用研究[D];河南理工大学;2010年
2 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
3 张可平;CO_2焊逆变电源的自适应模糊控制系统研究[D];南昌航空大学;2010年
4 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
5 纪二云;基于改进遗传算法的电力系统无功优化的研究[D];山东科技大学;2010年
6 刘维会;不平衡数据集上支持向量机算法研究[D];山东科技大学;2010年
7 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
8 刘卫兵;基于局域均值分解的机械故障诊断方法研究[D];郑州大学;2010年
9 李京京;城市给水管网改扩建优化设计模型研究[D];郑州大学;2010年
10 雷明杰;神经网络和遗传算法在中厚板轧机中的应用研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 党保华;朱德荣;杜志强;王淑珍;余炳辉;;基于IPSO优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断[J];轴承;2011年07期
2 李敏;傅攀;;EMD和Elman神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用[J];四川兵工学报;2011年08期
3 李宏伟;刘宇航;杨辉;;经验模式分解改进算法的比较[J];东北水利水电;2010年04期
4 黎洪生,吴小娟,葛源;EMD信号分析方法端点问题的处理[J];电力自动化设备;2005年09期
5 岳红利;田慕琴;;基于分形维数的电机轴承故障诊断[J];电气技术;2011年01期
6 陈彦龙;张培林;徐超;李胜;;基于DCT和EMD的滚动轴承故障诊断[J];电子测量技术;2012年02期
7 胡维平;莫家玲;龚英姬;赵方伟;杜明辉;;经验模态分解中多种边界处理方法的比较研究[J];电子与信息学报;2007年06期
8 章浩;;滚动轴承故障诊断技术研究[J];湖南农机;2010年09期
9 焦卫东;朱有剑;;基于EMD与倒谱分析的轴承故障诊断[J];机电工程;2009年02期
10 林婉如;熊盛武;谢啸虎;;局部经验模态分解算法[J];计算机工程与应用;2011年13期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 陆爽;基于现代信号分析和神经网络的滚动轴承智能诊断技术研究[D];吉林大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 王勇;滚动轴承振动信号在线分析系统[D];河南科技大学;2011年
2 于伟凯;EMD时频分析方法的理论研究与应用[D];燕山大学;2006年
3 张璇;基于小波包和EMD的滚动轴承故障信号分析[D];北京化工大学;2008年
4 李刚;Hilbert-Huang变换在干式真空泵故障诊断中的应用研究[D];燕山大学;2008年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 马波,魏强,徐春林,江志农;基于Hilbert变换的包络分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J];北京化工大学学报(自然科学版);2004年06期
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8 石林锁;;滚动轴承故障检测的改进包络分析法[J];轴承;2006年02期
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10 尹国成,张德干,朱红艳,赵海;基于熵模型的自适应信息融合方法[J];东北大学学报;2002年03期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 周城光;;概率密度分析法评判往复泵的故障状态[A];中国声学学会2003年青年学术会议[CYCA'03]论文集[C];2003年
2 王靖;丁庆新;高立新;杨建武;;用于数控机床故障诊断的软件解调技术研究[A];第八届全国振动理论及应用学术会议论文集摘要[C];2003年
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 盖强;局域波时频分析方法的理论研究与应用[D];大连理工大学;2001年
2 郭瑜;基于时—频分析的虚拟式旋转机械特征分析仪系统的研究[D];重庆大学;2003年
3 孟涛;齿轮与滚动轴承故障的振动分析与诊断[D];西北工业大学;2003年
4 王晓萍;基于现代非线性信息处理技术的气固流化床流型识别方法与实验研究[D];浙江大学;2004年
5 张继国;降水时空分布的信息熵研究[D];河海大学;2004年
6 丁世飞;基于信息理论的数字模式识别及应用研究[D];山东科技大学;2004年
7 冷永刚;大信号变尺度随机共振的机理分析及其工程应用研究[D];天津大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 刘慧婷;EMD方法的研究与应用[D];安徽大学;2004年
2 耿翠珍;双稳态随机共振系统后处理的研究[D];浙江大学;2004年
3 曾海平;基于经验模态分解法的滚动轴承故障诊断系统研究[D];浙江大学;2005年
4 唐秋杭;嵌入式轴承故障诊断算法的研究[D];浙江大学;2006年
5 张璇;基于小波包和EMD的滚动轴承故障信号分析[D];北京化工大学;2008年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 宋建恒;;频谱分析法诊断滚动轴承故障[J];青海科技;2007年03期
2 戴红红;PeakVue技术原理与应用——M012130双通道数据采集器技术应用[J];中国设备工程;2005年11期
3 高景俊;孔胜军;张宝海;张元策;;PeakVue高级专利数据技术在轴承故障诊断中的应用[J];中国设备工程;2007年11期
4 苗海滨;李建勤;胡玉荣;;Peakvue技术在轴承故障诊断中的应用[J];设备管理与维修;2011年S1期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 马汉元;胡立新;;设备诊断技术的新发展——介绍几种最新检测技术[A];设备监测与诊断技术及其应用——第十二届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 杨晨;基于振动信号分析法的滚动轴承故障诊断研究[D];兰州理工大学;2014年
2 楼军伟;滚动轴承故障特征信息提取及SVM智能识别研究[D];兰州理工大学;2013年
3 高朋飞;风机滚动轴承故障诊断方法研究[D];山东理工大学;2014年
4 由理;基于EEMD与谱峭度的滚动轴承故障初始时间预测方法[D];兰州理工大学;2014年
5 高红斌;基于静动力学的滚动轴承故障模型分析及物理模拟[D];太原理工大学;2006年
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