导读:本文包含了阶比分析论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:故障诊断,转速,机械,傅立叶,变速箱,信号,自适应。
阶比分析论文文献综述
田丽[1]（2018）在《基于FrFT滤波的滚动轴承无转速计阶比分析》一文中研究指出滚动轴承不仅是机械设备旋转结构中的重要组成部分并且被广泛应用,其健康状态直接影响整个机械结构的系统性能。据统计,机械故障中高达30%是由于滚动轴承故障导致。因此,长期以来,在机械故障监测和诊断领域中,对滚动轴承故障进行诊断一直是研究的重难点。尤其是在现今工业4.0智能制造和“互联网+”的时代背景下,对于机械状态监测和轴承故障诊断的要求不仅仅局限于满足有效性和准确性,还要求具备高效性和便捷性。由于工业生产中广泛存在转速波动、启停频繁的变转速情况,因此,本文研究在变转速下滚动轴承故障诊断的信号分析与处理的方法,并基于此建立一套包含传统PC监测平台和移动客户端的诊断系统。本文利用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FrFT)滤波实现无转速计阶比分析,首先利用Gabor变换与FrFT的旋转关系,确定FrFT的最优滤波阶次,再通过FrFT滤波提取变转速工况下滚动轴承的转频,通过相位差分的方法实现转速估计,进而完成无转速计阶比分析。通过对仿真信号和实测信号的分析,验证了此方法能够有效提取转频,完成转速估计。在无转速计阶比分析的基础上,将传统的功率谱分析和倒谱分析推广到角度域内,形成阶比功率谱和阶比倒谱,目的在于通过结合其各自的优点,克服转速变化带来的频率模糊,更有限的提取滚动轴承微弱故障。利用搭建的滚动轴承故障实验台和NI硬件采集设备对不同故障类型的滚动轴承进行振动数据采集,并利用LabVIEW和Data Dashboard分别开发PC端和安卓手机端的监测系统,满足数据分析和远程监控的设计要求,通过对仿真数据和实验数据进行实测和分析,证明系统运行稳定,滚动轴承故障诊断方法及时有效。(本文来源于《大连交通大学》期刊2018-06-30）
陈宁[2]（2018）在《阶比分析在旋转机械故障诊断中的应用研究》一文中研究指出旋转机械广泛应用于社会生产的各行各业,极大提高了生产效率,促进了工业现代化的蓬勃发展。因此,保障旋转机械设备的安全运行,对其故障做出及时准确的诊断具有重要意义。旋转机械在运行状态下的转速严格来说是波动的,尤其是升降速过程,此时的振动信号属于非平稳信号,不适合常规的傅里叶频谱分析。阶比分析是工程实际中常用的旋转机械变转速状态下的振动信号分析方法,其关键在于将时域非平稳信号通过等角度重采样转化为角度域的平稳信号,这个过程称为阶比跟踪。近年来,基于瞬时频率估计的阶比跟踪因为无需硬件测速装置而得到了广泛应用。该方法利用时频分析技术提取旋转机械参考轴的瞬时频率曲线,进而计算得到重采样时刻,但是瞬时频率曲线的提取受到各时频分析方法固有缺陷的影响。因此,需要找出一种更加有效的瞬时频率曲线估计方法,并将其应用于阶比分析,以便更好的对旋转机械故障作出诊断。针对以上问题,本文提出一种基于EEMD-HHT与时频重排结合的瞬时频率曲线估计方法,结合了 EEMD-HHT和时频重排算法的优点,准确提取到参考轴的瞬时频率曲线,并将其应用到阶比分析中,通过实例信号分析说明了该方法的具体执行步骤,验证了其有效性。本文首先对旋转机械的故障诊断手段和振动信号分析方法进行了介绍。接着分析了旋转机械叁种常见故障的振动机理和故障特征。然后深入研究了阶比分析的关键步骤阶比跟踪技术,论述了各种阶比跟踪方法的实现原理及优缺点,详细阐述了基于瞬时频率估计的阶比跟踪实现方法。之后提出了基于EEMD-HHT与时频重排结合的阶比分析方法,给出了具体执行步骤。最后搭建了旋转机械故障诊断实验平台,模拟了转子不平衡、转子不对中和动静件摩擦叁种故障,利用基于EEMD-HHT与时频重排结合的阶比分析方法实现了对旋转机械的故障诊断。(本文来源于《天津工业大学》期刊2018-01-19）
左翔,朱留存,朱悦灏[3]（2017）在《阶比分析在旋转机械运行状态监测中的应用》一文中研究指出在利用传统的傅里叶分析法对旋转机械振动信号进行分析时,由于采样频率固定而转轴转速变化易引起"频率混淆"的问题,本文以某Demo电机为研究对象,将阶比跟踪引入到旋转机械的振动监测中,对其升降速过程进行了振动信号的阶比跟踪分析。该方法可以对旋转机械设备状态进行监测,对旋转设备故障有一定的识别能力,具有很广阔的应用前景。(本文来源于《中国设备工程》期刊2017年13期）
李泓锦,杨晓冬,李万军,张兰,申同强[4]（2017）在《一种非定比多轴系自适应阶比分析方法的研究》一文中研究指出非定比旋转机械故障多为非平稳信号,无法使用常规的特征提取方法进行有效分析,需要阶比分析方法对其进行采样。在非定比传动系统中存在多种轴系,因此需要进行多轴阶比分析。本文利用Wigner-Ville分布对振动信号进行时频分析,较大程度改善振动信号瞬时频率估计的精度。对获得的时频分布进行峰值搜索,自适应的获取不同阶比分量的峰值。最后,利用最小二乘法对获得的频率分量进行多项式拟合,经重采样后再进行快速傅里叶变换最终实现阶比分析。该方法避免了传统频谱分析中出现的频率模糊现象,提高了分析精度,为非定比多轴系传动系统故障诊断提供了一种新的方法。(本文来源于《北华航天工业学院学报》期刊2017年03期）
王建峰[5]（2016）在《基于阶比分析的变转速旋转机械故障诊断方法研究》一文中研究指出风电机组、航空发动机、高铁等大型装备往往工作在变工况的环境中,其关键零部件轴承、齿轮、转子系统等旋转部件容易发生故障,一旦其发生故障将影响装备的运行,甚至引发灾难性的事故,因此需要对轴承、齿轮、转子等关键部件进行状态监测与故障诊断。对于轴承、齿轮、转子等旋转机械的故障诊断,振动诊断是常用也是最有效的旋转机械故障诊断方法。但是传统的振动诊断方法主要针对平稳信号,无法适用于变转速下的旋转机械故障诊断。而阶比分析能够很好地反映与转速有关的振动,在变转速的旋转机械故障诊断中具有优势。但是阶比分析在旋转机械故障诊断中还存在一些问题,如:转速曲线的精确计算、变转速旋转机械振动特征无法有效表征导致故障识别精度低、变转速转子系统的全息瀑布误差大等问题。针对这些问题,论文开展了基于阶比分析的旋转机械故障诊断方法研究,主要研究内容如下:进行了转速曲线精确计算的研究。针对有转速计情况下计算得到的转速与实际有一定偏差的问题,研究了基于一阶数值微分和最小二乘五点叁次平滑的转速曲线计算方法。首先采用拉格朗日插值获得脉冲阈值的精确时刻,然后采用一阶数值微分获得初始转速曲线,最后采用最小二乘五点叁次平滑获得精确的转速曲线。针对无转速计下利用时频变换估计转速存在精度低、抗噪声能力差的问题,提出了基于时频融合的转速曲线计算方法。首先分别用短时傅立叶变换和Winger-Ville分布将振动信号变换到时频域,然后对两个时频矩阵归一化处理后进行融合,最后再用基于代价函数的方法搜素时频脊线得到转速曲线。针对变转速旋转机械振动特征无法有效表征导致故障识别精度低的问题,提出了基于阶比重采样和流形学习的旋转机械故障诊断方法。研究了重采样时刻的计算,角域重采样等阶比重采样过程中的关键技术。利用阶比重采样技术将非平稳的等时间间隔信号转化为平稳的等角度信号。研究了有效表征变转速旋转机械运行状态特征集的提取。对原始等角度信号和等角度信号EMD分解后的IMF分量提取无量纲的时域统计特征构成高维特征集,针对高维特征集存在特征冲突、信息冗余的问题,采用自适应邻域局部切空间排列流形学习对高维统计特征集降维处理,并将降维以后的特征信息采用k近邻分类器识别故障。针对变转速转子系统的全息瀑布误差大无法有效进行转子系统故障诊断的问题,提出了基于阶比分量融合的全息瀑布转子系统故障诊断方法。研究了基于角位移的Vold-Kalman阶比分析,构造了以状态方程和观测方程为基础的振动信号模型实现多阶比分量的同时提取。由提取的包络波形和时域波形计算各键相点的幅值相位信息。然后由相互垂直的X、Y通道键相点的幅值相位信息计算出全息谱参数得到能够对转子系统做出有效诊断的全息瀑布。研发了基于阶比分析的旋转机械故障诊断系统,该系统包括数据采集模块、阶比分析模块、基于阶比重采样的故障诊断模块和全息谱故障诊断模块,并通过应用对各模块进行验正。(本文来源于《重庆大学》期刊2016-05-01）
刘小峰[6]（2016）在《基于阶比分析方法的汽车变速箱装配质量在线监测》一文中研究指出汽车变速箱是汽车传动系统的核心部件,其装配质量的高低,对整车的行驶性能都会有直接影响。分析和保证变速箱的装配质量是汽车生产过程中的一个重要环节。当变速箱工作时,会产生相应的振动信号。针对变速箱振动信号特征分析有很多方法,阶比分析是研究振动信号比较有效的一种方法。本文将对阶比分析方法进行系统而全面的研究,并对其在控制汽车变速箱装配质量上的应用进行分析。首先,本文叙述了课题的研究背景和意义,了解了当前机械设备故障诊断技术的发展状况。本文还针对汽车变速箱的故障诊断做了进一步了解,然后阐述了研究目的和主要内容。从变速箱的主要部件齿轮、轴承、轴、壳体等进行了振动分析,针对它们的振动信号进行了特征提取。从振动的角度剖析了变速箱的结构与振动信号的关系。其次,对于变速箱的振动信号,本文给出了一些衡量指标和信号处理方法。为了更好的分析变速箱的振动信号,引入了阶比分析方法。文中还详细介绍了各种阶比跟踪方法的原理以及基于C#语言的实现算法。通过阶比分析和频谱分析的对比可知,阶比分析中也存在抗混迭滤波、降噪问题。并且将频谱分析过程中的有效方法引入到阶比分析方法中来,达到了快速准确提取故障特征的目的。另外,针对阶比分析方法的不足——不能反映角度域信息的特点,提出了阶比分析和小波结合的“阶比—小波”分析方法。最后,参考目前国内外汽车变速箱测试系统的设计方法以及总结本文所阐述的各种信号分析方法。基于虚拟仪器的设计方法,本文搭建了使用阶比分析方法用于在线检测汽车变速箱装配质量的振动信号分析系统。通过现场测试结果,验证了基于阶比分析方法的在线监测系统的可行性。(本文来源于《安徽大学》期刊2016-05-01）
刘力新[7]（2016）在《基于阶比分析方法的变速箱故障诊断技术研究》一文中研究指出汽车是目前人们出行主要的交通工具,而变速箱作为汽车的重要组成部分之一,在汽车传动系统中起着举足轻重的作用。变速箱是否存在故障会直接影响到整辆汽车的系统稳定性,甚至会影响车内人员的生命财产安全,因此变速箱故障诊断技术一直是工程界和学术界关注的热点问题之一。本文首先就故障诊断技术的发展历程进行了阐述,并对未来可能的发展方向进行了分析,之后介绍了变速箱的结构和工作原理,并在此基础上研究了变速箱的常见故障类型及振动机理。其次,对时域、频域、短时傅里叶变换等传统的分析方法进行了详细阐述,针对它们在对非稳态信号分析时存在的一些不足之处,引入了阶比分析方法。阶比分析方法在分析非稳态信号时拥有着明显的优势,能够有效地避免“频率混迭”现象。文中研究了阶比分析的理论基础,并详细介绍了阶比分析的原理、计算方法及阶比谱的定义。论述了阶比跟踪方法的基本概念,并重点对硬件阶比跟踪与计算阶比跟踪做了研究。通过对比两者的特点并结合本文研究内容最终选择采用计算阶比跟踪方法对信号进行重采样。之后研究了信号的重采样过程,通过重采样成功地将等时间间隔采样的信号转变为等角度间隔信号,最后又重点研究了重采样频率问题,通过合理的设置重采样频率,使之既能够避免“频率混迭”,又能够防止信息遗漏。最后,利用实验验证阶比分析技术的可靠性,通过对某H型变速箱(包括合格变速箱和不合格变速箱)3、4档位在变速条件下进行检测,并对比得到的两类变速箱的阶比谱图,成功地诊断出了变速箱是否出现故障,验证了阶比分析技术在变速箱故障诊断中能够起到很好的指导作用。(本文来源于《长春工业大学》期刊2016-04-01）
郭婷婷[8]（2016）在《无转速计阶比分析方法研究》一文中研究指出旋转机械已经成为工业中的关键性设备,许多旋转机械都是在变载荷和变转速工况下运行的,并且随着对转速要求的提高,转速波动带来的影响越来越不容忽视。旋转机械升降速过程及变速工况中的振动信号蕴含丰富的故障信息,对故障诊断具有独特的价值。阶比跟踪分析是变速工况下旋转机械振动信号分析的一种有效方法。传统的阶比分析方法一般都含有转速计、光电编码器等硬件设备,虽然可以获得较高的分析精度,但其安装场合受限,限制了阶比分析方法在实际中的应用。因此研究一种行之有效的无转速计阶比分析方法已成为目前的一个研究热点。针对这一问题,本文研究了一种基于瞬时频率估计的无转速计阶比分析方法。本文主要工作如下:对常见的旋转机械故障机理进行了分析,介绍了各种故障下振动信号的对应特征。无转速计阶比分析方法有效估算信号的瞬时频率是获取转速信息的前提,针对旋转机械在变速工况下的振动信号具有非平稳性及多分量的特性,本文首先采用EMD方法对振动信号进行分解,基于相关系数法提取敏感IMF分量,然后分别采用Hi1bert法和Teager能量算子法对其进行瞬时频率估计,对比分析后发现Hi1bert变换方法能够清晰地表征信号的瞬时频率。为了消除EMD端点效应问题对瞬时频率分析精度的影响,对瞬时频率曲线进行了分段平滑处理,以减少瞬时频率的误差,提高瞬时频率估计的精度,仿真实验验证了分段拟合方法的有效性。为了验证无转速计阶比分析方法的有效性,搭建了转子不对中系统振动实验台,结合不对中故障机理,对采集的振动信号进行分析研究,实验结果验证了本文所提出的无转速计比分析方法的可行性及有效性。(本文来源于《沈阳大学》期刊2016-01-09）
宋雅琪[9]（2015）在《基于阶比分析的振动信号采集系统的设计》一文中研究指出大型旋转机械广泛应用于电力、石化和机械制造等领域,在社会生产生活中起着重要的作用,同时其不断朝着大型化、高速化和自动化的方向发展。对这类设备进行状态监测与故障诊断,提高其运行的安全性和可靠性,具有十分重要的意义。振动信号的特征分析是旋转机械状态检测与故障诊断的重要手段,其中阶比分析技术是重要的分析方法。现有的振动信号采集仪主要还是采用离散傅里叶变换的分析方法,对平稳振动信号有比较理想的分析效果,但是对以升、降速过程为代表的旋转机械非平稳振动信号还缺乏完善而有效的特征分析功能。针对这一现状,本文深入分析和研究了计算阶比跟踪分析法的基本原理与实现方式,并应用软件平台对转子的起转信号进行了阶比跟踪仿真。根据旋转机械振动信号频率较低、振幅较小的特点,以及计算阶比跟踪分析法的硬件要求,提出了一种适用于阶比分析的多通道振动信号采集系统的设计方案,设计了系统各部分的硬件电路并绘制了PCB电路板,编写了FPGA数据采集程序和基于UDP协议的ARM以太网传输程序。系统采用ARM+FPGA架构作为数据处理和控制核心,实现了8通道振动信号的同步采集和2通道转速脉冲信号的测量。ARM接收上位机发送的采集命令后通过配置FPGA的内部逻辑,实现系统对振动信号采集通道的选择、放大倍数的切换和A/D工作模式的控制。同时FPGA读取A/D采集的数据,经过串并转换和FIFO缓存后由AHB高速总线发送给ARM。系统通过以太网实现与计算机的远程通信。对采集系统性能指标进行实验分析的结果表明,本系统能够实现对60kHz以内频率的信号准确采样和还原,采样分辨率可达0.1mV,采集结果的相对误差小于0.5%。最后使用转子平台搭建了测试环境,模拟转轴质量不平衡的故障,进行了阶比分析测试,根据得到的阶比谱能有效地判断出设备的运行状态,达到了预期的设计目标。(本文来源于《天津工业大学》期刊2015-12-01）
勾治践,刘力新[10]（2015）在《基于阶比分析方法的变速箱齿轮故障诊断方法研究》一文中研究指出针对经典的频谱分析方法对非稳态信号进行分析时存在着的问题,研究了阶比分析方法,并采用计算阶比跟踪方法实现了对非平稳信号的等角度采样,克服了传统傅里叶变换不能分析非稳态信号的不足。通过实验分析,证明该方法可以有效地避免"频率模糊"现象,该方法在处理非稳态转速信号时具有明显的优越性。(本文来源于《制造业自动化》期刊2015年20期）
阶比分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
旋转机械广泛应用于社会生产的各行各业,极大提高了生产效率,促进了工业现代化的蓬勃发展。因此,保障旋转机械设备的安全运行,对其故障做出及时准确的诊断具有重要意义。旋转机械在运行状态下的转速严格来说是波动的,尤其是升降速过程,此时的振动信号属于非平稳信号,不适合常规的傅里叶频谱分析。阶比分析是工程实际中常用的旋转机械变转速状态下的振动信号分析方法,其关键在于将时域非平稳信号通过等角度重采样转化为角度域的平稳信号,这个过程称为阶比跟踪。近年来,基于瞬时频率估计的阶比跟踪因为无需硬件测速装置而得到了广泛应用。该方法利用时频分析技术提取旋转机械参考轴的瞬时频率曲线,进而计算得到重采样时刻,但是瞬时频率曲线的提取受到各时频分析方法固有缺陷的影响。因此,需要找出一种更加有效的瞬时频率曲线估计方法,并将其应用于阶比分析,以便更好的对旋转机械故障作出诊断。针对以上问题,本文提出一种基于EEMD-HHT与时频重排结合的瞬时频率曲线估计方法,结合了 EEMD-HHT和时频重排算法的优点,准确提取到参考轴的瞬时频率曲线,并将其应用到阶比分析中,通过实例信号分析说明了该方法的具体执行步骤,验证了其有效性。本文首先对旋转机械的故障诊断手段和振动信号分析方法进行了介绍。接着分析了旋转机械叁种常见故障的振动机理和故障特征。然后深入研究了阶比分析的关键步骤阶比跟踪技术,论述了各种阶比跟踪方法的实现原理及优缺点,详细阐述了基于瞬时频率估计的阶比跟踪实现方法。之后提出了基于EEMD-HHT与时频重排结合的阶比分析方法,给出了具体执行步骤。最后搭建了旋转机械故障诊断实验平台,模拟了转子不平衡、转子不对中和动静件摩擦叁种故障,利用基于EEMD-HHT与时频重排结合的阶比分析方法实现了对旋转机械的故障诊断。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
阶比分析论文参考文献
[1].田丽.基于FrFT滤波的滚动轴承无转速计阶比分析[D].大连交通大学.2018
[2].陈宁.阶比分析在旋转机械故障诊断中的应用研究[D].天津工业大学.2018
[3].左翔,朱留存,朱悦灏.阶比分析在旋转机械运行状态监测中的应用[J].中国设备工程.2017
[4].李泓锦,杨晓冬,李万军,张兰,申同强.一种非定比多轴系自适应阶比分析方法的研究[J].北华航天工业学院学报.2017
[5].王建峰.基于阶比分析的变转速旋转机械故障诊断方法研究[D].重庆大学.2016
[6].刘小峰.基于阶比分析方法的汽车变速箱装配质量在线监测[D].安徽大学.2016
[7].刘力新.基于阶比分析方法的变速箱故障诊断技术研究[D].长春工业大学.2016
[8].郭婷婷.无转速计阶比分析方法研究[D].沈阳大学.2016
[9].宋雅琪.基于阶比分析的振动信号采集系统的设计[D].天津工业大学.2015
[10].勾治践,刘力新.基于阶比分析方法的变速箱齿轮故障诊断方法研究[J].制造业自动化.2015
论文知识图
