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《武汉科技大学》 2007年
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基于小波降噪与HHT方法的齿轮故障诊断方法

赵国庆  
【摘要】: 希尔伯特黄变换(HHT)是一种新的信号分析、处理方法,非常适合处理非线性、非平稳信号,能得到非平稳信号的时频分布。因此,该方法一经提出,便成为众多学科共同关注的热点,迅速在各个领域得到了广泛的应用。 本文将HHT方法应用到常见信号的分析中,发现EMD分解方法是自适应的,不需要预先确定基函数,但EMD分解方法受噪声干扰的影响很大,噪声使EMD分解的精度大大降低,得不到清晰的希尔伯特谱。通过小波降噪预处理,充分发挥了EMD自适应分解的能力,提高了EMD分解的精度,从而得到清晰的希尔伯特谱。作者在武汉科技大学齿轮故障实验台上采集了多种故障类型的齿轮振动信号,并对齿轮在正常、断齿、磨损、周节误差四种模式下的振动信号加以分析,基于小波降噪与HHT方法提取齿轮故障特征,找出了各种齿轮故障的希尔伯特谱特征,并用功率谱分析方法证实了希尔伯特谱分析结果的准确性。在此基础上,以各种典型齿轮故障的希尔伯特谱为标准谱来对齿轮故障进行诊断,取得了良好的效果。 基于小波降噪与HHT方法的齿轮故障诊断方法,一方面为齿轮故障诊断技术提供了又一个有力的诊断工具,也为机械故障诊断提供了一种新的时频分析方法,因为希尔伯特黄变换只需要很短的时间序列就能给出振动信号清晰的时频谱,从而对齿轮故障准确进行诊断。另外,经验模态分解是自适应的,不需要先验底基,分解是依据信号的局部时间尺度进行,这是其余的振动信号分析方法所不能比拟的,这些优势决定了希尔伯特黄变换方法在机械故障诊断中有广泛的应用前景。
【学位授予单位】:武汉科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TH132.41;TH165.3

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 吴剑;代冀阳;孙秀霞;;非平稳振动信号的角域重采样小波解调分析方法[J];振动与冲击;2009年05期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 赵玲;旋转机械系统故障特征提取中的分形方法研究[D];重庆大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 廖科;基于小波变换的机械振动信号消噪研究及其DSP实现[D];南京航空航天大学;2010年
2 夏咏梅;低照度图像降噪技术研究[D];南京理工大学;2009年
3 熊毅;直升机传动系统故障诊断研究及管理系统设计[D];南昌航空大学;2011年
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6 刘鹏;绝缘子泄漏电流信号去噪算法研究[D];华北电力大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10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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6 俞鸣同;林振山;杜建丽;张真真;;格陵兰冰芯氧同位素显示近千年气候变化的多尺度分析[J];冰川冻土;2009年06期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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5 全海燕;王威廉;;Hilbert-Huang变换及其在心音信号分析中的应用[A];第十一届全国信号处理学术年会(CCSP-2003)论文集[C];2003年
6 赵知劲;袁慧琴;郭殿武;;基于Hilbert-Huang的信号瞬时参数提取[A];第十二届全国信号处理学术年会(CCSP-2005)论文集[C];2005年
7 刘卓夫;廖振鹏;桑恩方;;基于希尔伯特黄变换的滤波器设计[A];第十二届全国信号处理学术年会(CCSP-2005)论文集[C];2005年
8 李益华;段虎;;基于DSP的谐波检测装置的设计[A];中国自动化学会中南六省(区)2010年第28届年会·论文集[C];2010年
9 刘晓亭;刘昱;;基于水电设备状态监测集成化系统远程诊断技术[A];西北五省(区)水电学会联系网第20次会议论文集[C];2005年
10 刘林;林涛;;基于连续小波变换和专家系统的电能质量扰动识别研究[A];中南七省(区)电力系统专业委员会第二十二届联合学术年会论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王婷;EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 易吉良;基于S变换的电能质量扰动分析[D];湖南大学;2010年
3 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
4 张明;电能质量扰动相关问题研究[D];华中科技大学;2010年
5 黄伟国;基于振动信号特征提取与表达的旋转机械状态监测与故障诊断研究[D];中国科学技术大学;2010年
6 孙建;基于外骨骼机器人技术的人体手臂震颤抑制关键技术研究[D];中国科学技术大学;2010年
7 郑华文;核电站松动件定位方法的研究[D];浙江大学;2010年
8 沈路;数学形态学在机械故障诊断中的应用研究[D];浙江大学;2010年
9 单光坤;兆瓦级风电机组状态监测及故障诊断研究[D];沈阳工业大学;2011年
10 薛冬新;激光扭矩测量中散斑统计学理论及试验研究[D];大连理工大学;2011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 张亮;基于小波变换与希尔伯特黄变换的心音信号分析[D];山东科技大学;2010年
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
5 李会臣;基于时频分析的齿轮故障机理及诊断研究[D];郑州大学;2010年
6 李海燕;基于EMD的直扩通信窄带干扰自适应抑制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 许明;并联型三相三线制有源电力滤波器的仿真研究[D];大连理工大学;2010年
8 李海峰;高速列车传动齿轮箱性能检测系统设计与开发[D];大连理工大学;2010年
9 赵长生;滚动轴承故障特征增强方法与状态预测研究[D];大连理工大学;2010年
10 李念水;时间序列数据流在线预测研究与应用[D];大连理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王邦元,王年,吴先良,汪炳权;一种基于高斯小波变换的红外热图象阈值自动选择方法[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年02期
2 文莉,刘正士;平移不变量小波去噪方法的研究[J];安徽机电学院学报;2001年04期
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4 朱旭程;侯志强;吴国宏;;直升机旋翼健康监测系统地面试验台方案设计与开发[J];兵工学报;2008年04期
5 胡海峰;安茂春;秦国军;胡茑庆;;基于隐半Markov模型的故障诊断和故障预测方法研究[J];兵工学报;2009年01期
6 朱旭程;侯志强;;基于诊断矩阵的旋翼状态监测方法[J];兵工学报;2009年04期
7 崔玲丽;丁芳;高立新;张建宇;王颖旺;;齿轮裂纹早期故障的完全解调分析[J];北京工业大学学报;2006年08期
8 杜修力;何立志;侯伟;;基于经验模态分解(EMD)的小波阈值除噪方法[J];北京工业大学学报;2007年03期
9 代冀阳,毛剑琴,徐冬生;一种新的故障方法及其在直升机中的应用[J];北京航空航天大学学报;2002年04期
10 杨国安;王泽栋;;基于改进希尔伯特-黄的泵阀故障诊断新方法[J];北京化工大学学报(自然科学版);2008年04期
中国博士学位论文全文数据库 前10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
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 薛磊;基于改进的EMD算法的绝缘子泄漏电流数据分析[D];华北电力大学;2011年
2 王庆华;基于分形理论的液压系统故障诊断技术研究[D];大连海事大学;2004年
3 翟波;癫痫脑电自动识别方法研究及混沌分析[D];西北工业大学;2005年
4 赵玉宝;小波变换在地震信号去噪中的应用研究[D];中南大学;2005年
5 张志平;汽车后桥振动特征提取及虚拟仪器设计[D];华东交通大学;2004年
6 王远程;阶次分析在齿轮变速箱故障诊断中的应用[D];同济大学;2006年
7 蔡建进;基于小波分析理论的齿轮箱故障诊断研究[D];中北大学;2006年
8 李继军;小波分析及其在信号、图像降噪中的应用研究[D];西安电子科技大学;2006年
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 刘颖源;;基于瞬时频率估计的旋转机械故障信号阶比分析[J];电子制作;2014年05期
2 王新晴;梁升;夏天;何红阳;陈六海;;基于HHT的液压缸动态特性分析新方法[J];振动与冲击;2011年07期
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 杨先勇;基于信号局部特征提取的机械故障诊断方法研究[D];浙江大学;2009年
2 巩晓赟;基于全矢谱的非平稳故障诊断关键技术研究[D];郑州大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张峰;数码相机中Bayer格式数字图像的降噪与颜色插值算法的研究[D];浙江大学;2012年
2 陆晨尧;同轴异场图片的图像配准算法研究[D];南京理工大学;2012年
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9 程煜;微光电视图像实时降噪处理技术的研究[D];南京理工大学;2013年
10 叶韬;一种基于嵌入式Android的高精度光电自准直仪设计方法的研究[D];东华大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前3条
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中国博士学位论文全文数据库 前4条
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3 吴斌;旋转机械易损关键零部件故障诊断方法研究[D];大连理工大学;2012年
4 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
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李海龙;基于局部特征尺度分解的齿轮故障诊断方法研究[D];湖南大学;2012年
2 杨怡;基于局部均值分解的齿轮故障诊断方法[D];湖南大学;2012年
3 牛培路;基于小波包特征提取和流向图故障决策的齿轮故障诊断[D];哈尔滨工业大学;2013年
4 孙云嵩;基于信号共振稀疏分解的齿轮故障诊断方法研究[D];湖南大学;2013年
5 王彬彬;小波分析在微动齿轮故障诊断的应用与研究[D];南昌大学;2010年
6 高建新;改进经验模态分解及其在齿轮故障诊断中的应用研究[D];太原理工大学;2011年
7 陈龙;基于时延自相关与局部均值分解的齿轮故障诊断方法的研究[D];华东理工大学;2013年
8 张林;基于小波和小波神经网络的机车牵引电机齿轮故障诊断系统的研究[D];华东交通大学;2013年
9 华伟;低速重载齿轮振动故障诊断研究[D];河南理工大学;2007年
10 何小华;基于磨损识别的齿轮故障诊断研究[D];武汉工程大学;2012年
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