基于递归定量分析的齿轮箱故障诊断

论文总字数：28383字

摘 要

随着科技的发展，在生产生活中，机器设备逐渐解放了人力劳工，各类工业机械设施被广泛使用，齿轮箱是机械设备的主要传动部件，而其组成部分轴承与齿轮，在长期高转速的工作下时常会产生诸如磨损、弯曲、断齿等的故障从而带来经济损失，严重时甚至引发灾难。因此，对齿轮箱故障诊断的研究刻不容缓。本文采用递归分析中的交叉递归定量分析对齿轮箱故障信号进行分析，研究分析结果与故障模式间的对应关系，并结合实验数据进行故障诊断，验证其可行性。

本文首先介绍了Takens嵌入定理，并详细说明了重构相空间参数的选择方法。其次，介绍了基于相空间重构的递归算法及其相关递归参数的特性。同时，本文引入了替代数据生成法，证明了齿轮箱振动信号的非线性。最后，对验证后的信号，运用交叉递归定量分析分析了不同故障状态下的特性，采用支持向量机法进行了故障分类，并将其与递归定量分析、近似熵的分类结果进行了比较。

对实验数据分类的结果表明，交叉递归定量分析方法在齿轮箱故障诊断方面明显优于递归定量分析和近似熵，具有极高的可靠性。

关键词：交叉递归定量分析，相空间重构，替代数据生成法，支持向量机，递归定量分析，近似熵

Failure Diagnosis of a Gear-box by Recurrence Quantification Analysis

Abstract

With the development of science and technology, machinery and equipment gradually liberated the human labor, in the production and living, all kinds of industrial machinery have been widely used, gear-box is the main transmission parts, however bearing and gear of it often produce so many faults such as wear, bent, broken teeth when working under the high speed over a long period .With failure coming out, always resulting in economic losses, sometimes even lead to disaster. Therefore, the study of gearbox fault diagnosis is of great urgency. This paper uses the cross-recurrence quantification analysis(CRQA) to perform gearbox fault signal analysis, trying to build the relationship between results of CRQA and different fault modes. Then combined with the experimental data, the ability of the CRQA for gearbox fault diagnosis is verified.

In this thesis, Takens embedding theorem is introduced firstly, followed by the description of selecting parameters for phase space reconstruction. Secondly, the recurrence algorithm based on phase space reconstruction and characteristics of the recurrence parameter are discussed. Meanwhile, the surrogate data generation method is used to identify the existence of non-linearity embedded on the gearbox vibration signals. Finally, cross-recurrence quantification analysis is applied to characterize different defect conditions, and the support vector machine method is used for fault classification. As compared to the traditional recurrence quantification analysis and the approximate entropy, the classification results of the experimental data show that cross-recurrence quantification analysis used in fault diagnosis of a gear-box is superior to recurrence quantification analysis and approximate entropy.

KEY WORDS: cross-recurrence quantification analysis, phase space reconstruction, surrogate data, support vector machine, recurrence quantification analysis, approximate entropy

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪 论 1

1.1研究背景和意义 1

1.2研究现状综述 1

1.3非线性时间序列分析的意义 2

1.4本文的研究目的和研究的主要内容 2

第二章 相空间重构理论与递归分析 4

2.1 引言 4

2.2 Takens 嵌入定理 4

2.3延迟时间的计算 5

2.3.1自相关函数法 5

2.3.2互信息法 5

2.4嵌入维数的计算 5

2.5递归分析 5

2.5.1递归图 5

2.5.2递归定量分析 6

2.6交叉递归分析 6

2.6.1交叉递归图 6

2.6.2交叉递归定量分析 7

2.7本章小结 9

第三章 齿轮箱振动信号的非线性检验 10

3.1 引言 10

3.2替代数据生成法 10

3.3基于零假设的非线性检验 10

3.4 判别统计量的选取 11

3.5 rank-order检验 11

3.6 本章小结 13

第四章 齿轮箱信号的交叉递归分析 14

4.1 引言 14

4.2 交叉递归参数的选取 14

4.3 齿轮箱振动信号的交叉递归图分析 16

4.4齿轮箱振动信号的交叉递归定量分析 18

4.5 本章小结 21

第五章 基于递归定量分析的齿轮箱故障诊断 22

5.1 引言 22

5.2齿轮箱振动信号的特征提取 22

5.3齿轮箱故障识别 22

5.3.1机器学习分类器 22

5.3.2 SVM分类器 23

5.3.3基于SVM分类器的齿轮箱故障诊断 23

5.4 本章小结 24

结 论 25

致 谢 26

参考文献 27

第一章 绪 论

1.1研究背景和意义

随着科技的发展，在生产生活中，机器设备逐渐解放了人力劳工，各类工业机械设施被广泛使用，其中，齿轮箱是机械设备的主要传动部件。然而，为了适应如今快速发展的技术工业水平，机械设备往往长期运行在高速、高压等恶劣的工况下，设备中的精密零件极有可能发生损耗，引发整个设备故障。故障一旦发生，将有极大的概率带来严重后果。例如，1991年11月，兰州铁路分局1479次货车列车因轴承运转卡阻造成脱轨重大事故；2009年4月，超美洲豹AS332-L2飞机由于齿轮箱故障坠毁北海，16人丧生。为了尽可能的避免事故的发生，机械故障诊断技术应运而生。机械故障诊断是在不停机、不拆机的情况下，通过采集到的设备信号获得机械设备的运行状况，并由此判断其故障程度、部位、原因等的技术手段。故障诊断包括对故障设备的故障机理分析和对健康设备的预防性分析，预测其可靠性和使用寿命。

齿轮箱作为机械设备的核心部件，由轴承和齿轮组成，调查表明，在机器故障中，轴承故障占40%以上，齿轮故障约占10.3%[1]，因此，齿轮箱是故障诊断应用中的重中之重。

1.2研究现状综述

对于故障诊断问题，核心是机械设备状态信号特征值的提取。通过建立特征值到故障状态的映射，对各故障模式进行区分。状态信号包括设备运行时产生的各种可量化的现象，如振动、噪声、压力变化等。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：28383字