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基于小波分析的齿轮箱故障诊断技术的分析与研究

周亮  
【摘要】: 随着现代冶金工业以及设备现代化水平的不断发展进步,机械设备向着高性能、高效率、高自动化和高可靠性的方向发展。齿轮箱作为机械设备中应用非常广泛的一种通用部件,对其进行监测与诊断是非常必要的。不仅可缩短维修时间,还可提高诊断准确性和维修质量,创造可观的经济效益。 小波分析是近年来迅速发展起来的一门理论,已成功应用于图像处理、通信和地球物理研究等领域。本论文将小波分析应用到故障诊断领域,围绕小波分析在齿轮箱故障诊断中的应用进行了理论研究和实例分析。 本文研究了小波分析在故障诊断中的意义,描述了齿轮箱的故障类型,介绍了小波分析理论以及小波变换的应用。通过利用小波变换的多分辨逼近以及Mallat算法性质,可以直接提取对诊断有用的信息。通过其在滤波方面、消噪方面以及突变信号检测方面的应用,说明了小波分析的优越性以及小波分析在设备故障诊断中的必要性。 本文通过运用振动分析方法采集高线轧机齿轮箱振动信号。运用Matlab软件,采用Mallat算法,运用db10小波函数对采集的振动信号进行小波分析,利用阈值消噪,从而进行单一频率的提取,确定原信号是否为故障信号。这就提供了一种基于Matlab的判断故障信号的方法。运用LabVIEW软件,利用新设计的在线监测与故障诊断系统,将小波分析方法与常规的频谱分析方法相结合分析,可以更好地进行故障诊断和预测,能取得更好的诊断效果,并大大加强轧机在线监控能力。 小波分析是一种信号分析方法,将小波分析应用到齿轮箱等机械设备的故障诊断中是非常必要的。小波理论和应用对齿轮箱等的早期故障有很好的检测效果,并在保证一些关键设备的安全、可靠运行方面起着相当重要的作用。因而具有广阔的应用前景,是一项值得推广应用的新技术。


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