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旋转机械故障监测与诊断技术  
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【英文题名】 Fault Detection and Diagnosis of Rotating Machinery
【副题名】 滚动轴承振动信号分析研究
Vibration Signal Analysis on Rolling Element Bearings
【作者】 唐先广;
【导师】 郭瑜;
【学位授予单位】 昆明理工大学;
【学科专业名称】 机械电子工程
【学位年度】 2010
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 昆明理工大学
【网络出版投稿时间】 2011-04-18
【基金】 教育部留学回国人员科研;
【关键词】 滚动轴承; 包络分析; 独立分量分析; 短时傅里叶变换; 希尔伯特; 黄-变换;
【英文关键词】 Rolling element bearing; Envelopment analysis; Independent component analysis; Short-time Fourier transform; Hilbert-huang transform;
【中文摘要】 旋转机械为机械工业的核心设备,在航天、石油、发电、钢铁等领域发挥了重要作用。滚动轴承是旋转机械设备的主要关键零件之一,其运行状况直接关系到旋转机械的正常运行。由于工况环境复杂,机械设备之间耦合比较严重,导致传统的包络谱分析技术或希尔伯特-黄变换技术等对故障特征的提取和诊断容易失效或引起误诊。为解决上述问题,本文在研究了滚动轴承各元件故障振动产生机理及表现形式和提出了能有效克服传统包络谱分析缺点的分析方法,做了如下研究内容和创新点: 1、针对耦合干扰条件下传统包络分析方法无法准确诊断出滚动轴承故障而失效的局限,利用独立分量分析技术对耦合干扰具有较强分离能力的优势,提出了独立分量分析与包络谱分析技术的融合方法。 2、针对传统的包络分析的共振频带选取(通常采用带通滤波器滤波)的盲目性,利用短时傅里叶变换寻找信号的能量分布为带通滤波器的参数设置提供参考。并与上述方法结合,提出了短时傅里叶变换与独立分量分析相结合的滚动轴承故障特征提取的包络分析方法。 3、针对传统的包络谱分析技术对多分量混合信号分析失效的局限,利用希尔伯特-黄变换技术替代包络谱分析的滚动轴承故障特征提取。提出结合独立分量分析与希...
【英文摘要】 Rotating machinery is the key equipment in mechnical industry and it plays an important role in the aerospace, petroleum, electricity, iron, steel and other industry applications. Rolling element bearings are one of the key parts in rotating machinery equipments, whose running condition decides the operating conditions of machineries directly. In the complex working envirements of machinery with significant coupling effects among mechanical equipments, the traditional envelope spectrum analysis or Hilbert-H...
【更新日期】 2011-07-07

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导师:郭瑜    导师单位:昆明理工大学    学位授予单位:昆明理工大学
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