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基于局部均值分解和证据理论的变速箱故障诊断研究
| 论文题名： | 基于局部均值分解和证据理论的变速箱故障诊断研究 |
| 关键词： | 特种装甲车变速箱;局部均值分解;证据理论;故障诊断;神经网络 |
| 摘要： | 某特种车传动系统应用环境恶劣，作为传动系统的核心部件变速箱，长期承受大载荷、强冲击，容易出现各类齿轮、轴承故障，为装甲车的维护带来极大的不便。本文以变速箱为研究对象，对强干扰环境下的变速箱故障诊断技术进行研究。 论文研究内容主要包括以下几点: (1)论述了变速箱故障诊断技术和信息融合技术的发展概况，研究了特种装甲车变速箱的结构和故障机理。设计和搭建了台架实验平台，加工制作轴承、齿轮故障件近百件，测取了丰富全面的故障信号，为后续研究提供了基础。 (2)研究了基于LMD分解法的故障诊断技术，并结合小波消噪、峭度指标对LMD方法进行优化改进，以适应强干扰环境下变速箱的故障诊断。同时结合Teager能力算子解调进行诊断。分析结果表明，改进后的LMD方法结合Teager算子解调能有效应用于强干扰环境下的变速箱故障诊断。针对轴承间隙故障难以诊断和识别的难点，本文提出了一种基于LMD和L-V复杂度的轴承径向故障程度识别的方法，能有效识别和衡量轴承径向磨损程度。 (3)研究了基于神经网络的单传感器局部智能故障诊断模型，提取了时频特征值、小波分解特征值、LMD分解特征值作为诊断模型的输入量，并对比分析诊断效果。分析结果表明，基于改进的LMD和神经网络诊断正确率最高，达到88％。 (4)分析了基于D-S证据理论的信息融合算法，并提出证据理论的改进策略，构建了多传感器信息融合的故障诊断结构框架。实验分析表明，基于改进LMD和D-S证据理论的多信息融合诊断方法，能有效应用于强干扰环境下的变速箱故障诊断，诊断正确率高达96％。 |
| 作者： | 何雷 |
| 专业： | 机械电子工程 |
| 导师： | 谭建平 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中南大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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