【摘 要】
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齿轮作为机械设备中的核心传动部件,其运转性能的好坏直接关系到整个机械系统的稳定性。但是齿轮受高温、重载等复杂工况影响,极易受到损伤产生各种故障,严重时会导致传动系统瘫痪甚至威胁人身安全。因此,对齿轮进行状态监测和故障诊断具有重要意义。对于齿轮振动信号,论文通过信号分解后不同分量的排列熵值来构建故障特征向量,输入参数优化的极限学习机诊断模型来实现对不同故障状态的有效识别,并结合故障诊断算法设计出一套
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齿轮作为机械设备中的核心传动部件,其运转性能的好坏直接关系到整个机械系统的稳定性。但是齿轮受高温、重载等复杂工况影响,极易受到损伤产生各种故障,严重时会导致传动系统瘫痪甚至威胁人身安全。因此,对齿轮进行状态监测和故障诊断具有重要意义。对于齿轮振动信号,论文通过信号分解后不同分量的排列熵值来构建故障特征向量,输入参数优化的极限学习机诊断模型来实现对不同故障状态的有效识别,并结合故障诊断算法设计出一套可移植到多个平台的振动监测系统。论文的主要研究内容和研究方法有以下几个方面:(1)针对采集到的振动信号容易受噪声干扰的问题,提出一种改进阈值函数的小波阈值降噪方法,通过仿真对比验证了改进阈值函数的可行性。同时,对振动信号进行降噪的预处理,为信号的特征提取奠定基础。(2)针对齿轮故障特征在单一尺度难以全面提取的问题,提出一种参数优化变分模态分解(VMD)结合多尺度排列熵(MPE)的故障特征提取方法。VMD中模态个数和惩罚因子的设置会影响信号的分解效果,利用蝙蝠算法良好的全局搜索能力对VMD的参数进行迭代寻优,得到最优的参数组合。MPE可以更好地量化复杂信号在不同尺度下的故障信息,通过计算VMD分解后各个分量在不同尺度的排列熵值来构建齿轮的故障特征向量。(3)选用极限学习机(ELM)来解决故障特征向量的模式识别问题。针对粒子群算法(PSO)在迭代过程中容易出现收敛速度慢、收敛精度低的情况,研究分析惯性权重的改进方法,提出一种改进的粒子群算法(IPSO),并建立IPSOELM的故障诊断模型。利用不同的神经网络模型对故障特征向量进行分类识别,结果分析表明:论文的IPSO-ELM模型综合性能更优。(4)采用Qt和MATLAB的混合编程技术,设计并开发出一套基于Qt平台的振动监测系统,并将论文提出的故障诊断算法应用在振动监测系统中。实验测试表明,该系统可以实现振动信号的状态监测和故障识别,验证了监测系统的可行性。
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