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《郑州大学》 2006年
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旋转机械矢双谱分析及故障诊断应用研究

李中原  
【摘要】:基于信息融合的全矢谱技术是全信息分析方法之一,它针对转子的涡动特性,有效地融合了两个通道的信息,真实地反映了转子的空间振动。高阶谱技术是处理非线性、非高斯信号的有力工具,它能有效地消除信号中的高斯噪声,在反映信号能量的同时,还保留了信号的相位信息。而在高阶谱分析中,双谱具有高阶谱的所有特性,并且它的阶次是最低的,计算量也是最小的。由于传统双谱只停留在单通道分析的基础上,在不同位置测得的信号的双谱无论是在能量上还是在结构上都有差异,因此,这给机械故障诊断的确诊带来很大的困难。基于此,本文将矢谱分析思想引入到双谱分析中,为该问题的解决提供了一种新的思路。研究的主要内容如下: 简要介绍了高阶统计量理论,着重讨论了双谱分析方法及其算法、性质、物理意义和应用范围,并将其应用到滚动轴承的故障诊断中去,分三种情况进行了深入研究: (1)不同轴承故障类型的双谱特性比较; (2)在相同载荷下,同一故障的不同严重程度时的双谱特性分析; (3)不同工况对轴承故障双谱特性的影响。 结果表明,双谱分析方法在处理滚动轴承故障中是可行的、有效的。 针对传统单通道双谱分析的不足,即对不同方向的信号分析会得到不同的双谱特征,结果具有不确定性,将传统单通道双谱分析延拓到矢量振动信号上,整合了矢谱和双谱两者的优点,提出了矢双谱分析的概念,阐述了其定义、算法和性质,并应用到旋转机械的故障特征提取中去,仿真和实验均表明,矢双谱方法能有效融合两个通道的信息,更全面、真实地反映转子的振动情况。该方法可行,有效。 针对倒频谱和高阶倒谱在分析复杂信号、调制信号中的独特优势,介绍了相关知识,并将高阶倒谱分析延拓到矢量振动信号领域,在矢双谱的基础上,提出了矢倒双谱的概念,阐述了其定义、算法和性质,通过对工程实际信号的分析表明,该办法能有效消噪,识别信号中的周期成分,更重要的是能融合两个通道的倒双谱信息,为故障诊断提供可靠依据。 最后,简要介绍了RBF网络,结合矢双谱分析的优点,提出了旋转机械的矢双谱—RBFN诊断方法,以在转子实验台采集的三种典型故障数据为研究对象,对所提出的方法进行实验研究,结果表明了该方法的可行性和有效性。
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TH17

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 吴文兵;吴为民;;基于高阶谱的溢流阀故障分析[J];安徽科技学院学报;2011年04期
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3 吴文兵;黄宜坚;;基于BP网络的减压阀故障诊断[J];机床与液压;2012年05期
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 巩晓赟;左长青;韩捷;雷文平;;小波包—矢双谱分析及其在齿轮箱故障诊断的应用研究[A];现代振动与噪声技术(第九卷)[C];2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前9条
1 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
2 左长青;基于全矢谱的齿轮系统故障诊断方法研究[D];郑州大学;2011年
3 王植申;基于全矢谱的风力发电系统齿轮箱的故障诊断研究[D];郑州大学;2011年
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8 张立家;基于全矢谱的瞬态信号表征与故障识别研究[D];郑州大学;2008年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 黎飞龙;吴宝勤;李光辉;;某小型涡扇发动机转子高速动平衡试验[J];兵工自动化;2010年06期
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3 王青华;;大型水泵水轮机组转子动力学模型研究[A];抽水蓄能电站工程建设文集2011[C];2011年
4 栾小丽;刘飞;;输出概率密度函数鲁棒H_∞跟踪控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 李健宝;彭涛;;基于EMD与相关性分析的滚动轴承智能故障诊断[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 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
7 彭斌;李燕勇;穆钢;;结合刚性和挠性转子平衡理论解决振动问题[A];2011年云南电力技术论坛论文集(入选部分)[C];2011年
8 彭斌;李燕勇;穆钢;;结合刚性和挠性转子平衡理论解决振动问题[A];2011年云南电力技术论坛论文集(优秀论文部分)[C];2011年
9 陈巍;杜发荣;丁水汀;郭宝亭;;某超高速转子系统动力学特性研究Part Ⅰ:无碰摩转子[A];第十届全国振动理论及应用学术会议论文集(2011)上册[C];2011年
10 李自刚;李明;;具有轴承不对中故障的柔性非圆截面多转子系统非线性动力学行为[A];第十届全国振动理论及应用学术会议论文集(2011)上册[C];2011年
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1 张之猛;水声信号处理中的盲解卷积技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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3 付强;1000MW核电站离心式上充泵水力设计与结构可靠性研究[D];江苏大学;2010年
4 林慧斌;离散频谱校正理论的抗噪性能研究及其在工程中的应用[D];华南理工大学;2010年
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6 曾庆虎;机械传动系统关键零部件故障预测技术研究[D];国防科学技术大学;2010年
7 李熙;城市轨道交通车辆走行部安全评估方法研究[D];北京交通大学;2011年
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10 沈春根;高速加工工具系统的动力学特性及应用基础研究[D];江苏大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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3 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
4 韩冬振;远程诊断中心的设计与实现[D];郑州大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 马玉林,马云辉,李永铜,张英奇,李慧敏;多传感器检测中的数据溶合技术[J];传感器技术;1994年04期
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【二级引证文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前9条
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中国期刊全文数据库 前10条
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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
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8 黄银花;;基于数据融合的滚动轴承故障诊断研究[J];电气传动自动化;2011年03期
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10 李志农;韩捷;潘玉娜;李凌均;;机械故障矢功率谱—支持向量机识别方法研究[J];计算机工程与应用;2007年08期
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6 许军;张耀辉;;信息融合算法在电气设备故障诊断中的应用[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
7 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
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5 蒋玲莉;基于核方法的旋转机械故障诊断技术与模式分析方法研究[D];中南大学;2010年
6 冯长建;HMM动态模式识别理论、方法以及在旋转机械故障诊断中的应用[D];浙江大学;2002年
7 赵冲冲;基于支持向量机的旋转机械故障诊断[D];西北工业大学;2003年
8 盛晨兴;挖泥船动力机械远程诊断系统关键技术研究[D];武汉理工大学;2009年
9 鲁峰;航空发动机故障诊断的融合技术研究[D];南京航空航天大学;2009年
10 陈军;短信号分析技术及其在故障诊断中的应用[D];武汉理工大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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4 陈非;基于融合信息熵距的旋转机械振动故障定量诊断研究[D];华中科技大学;2005年
5 王丽雅;基于信息融合的旋转机械全信息时频分析方法研究[D];郑州大学;2005年
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9 王维珍;Hilbert-Huang变换在旋转机械故障诊断中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2006年
10 朱胜利;关于独山子炼油厂进料泵的故障诊断[D];新疆大学;2002年
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