基于变分模态分解的机车轴承故障诊断
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 自适应信号分析方法 | 第12-14页 |
| 1.2.1 经验模态分解及其拓展方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 变分模态分解 | 第13-14页 |
| 1.3 机车轴承故障特征提取概述 | 第14-18页 |
| 1.3.1 机车轴承失效形式分析 | 第14-15页 |
| 1.3.2 机车轴承诊断方法 | 第15-17页 |
| 1.3.3 机车轴承特征提取方法 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的主要内容及章节安排 | 第18-21页 |
| 2 EMD基本理论及其拓展 | 第21-35页 |
| 2.1 EMD算法的基本概念 | 第21-24页 |
| 2.1.1 瞬时频率与希尔伯特变换 | 第21-22页 |
| 2.1.2 调频调幅信号 | 第22-24页 |
| 2.1.3 本征模态函数 | 第24页 |
| 2.2 EMD分解 | 第24-26页 |
| 2.3 EMD算法的特点及其应用 | 第26-28页 |
| 2.3.1 自适应性 | 第26-27页 |
| 2.3.2 完备性 | 第27页 |
| 2.3.3 近似正交性 | 第27-28页 |
| 2.4 EMD存在的问题 | 第28-30页 |
| 2.4.1 包络线拟合问题 | 第28-29页 |
| 2.4.2 端点效应问题 | 第29-30页 |
| 2.4.3 模态混叠问题 | 第30页 |
| 2.5 EMD方法的拓展 | 第30-34页 |
| 2.5.1 EEMD | 第30-31页 |
| 2.5.2 LMD | 第31-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 变分模态分解 | 第35-49页 |
| 3.1 基本概念 | 第35-36页 |
| 3.1.1 本征模态函数 | 第35页 |
| 3.1.2 维纳滤波 | 第35-36页 |
| 3.2 变分模态分解的基本原理及算法流程 | 第36-40页 |
| 3.2.1 变分模态的基本原理 | 第36-39页 |
| 3.2.2 算法流程 | 第39-40页 |
| 3.3 仿真信号分析 | 第40-42页 |
| 3.4 VMD算法中重要参量的确定 | 第42-47页 |
| 3.4.1 模态个数K的选取 | 第42-45页 |
| 3.4.2 惩罚因子的选取 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 4 自适应分解方法对比研究 | 第49-71页 |
| 4.1 自适应分解方法理论及模态函数对比研究 | 第49-54页 |
| 4.1.1 理论框架的对比研究 | 第49-50页 |
| 4.1.2 模态分量的对比研究 | 第50-53页 |
| 4.1.3 瞬时频率的获取 | 第53-54页 |
| 4.2 模态混叠现象的研究 | 第54-62页 |
| 4.2.1 模态混叠现象产生原因 | 第54-56页 |
| 4.2.2 模态混叠问题消除方法 | 第56-62页 |
| 4.3 自适应分解方法的分解能力研究 | 第62-70页 |
| 4.3.1 多成分信号 | 第62-64页 |
| 4.3.2 含外界干扰的多分量信号 | 第64-66页 |
| 4.3.3 模拟轴承故障信号 | 第66-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 5 工业实验验证 | 第71-85页 |
| 5.1 HXD_3机车简介及检测装置 | 第71-73页 |
| 5.2 基于定子电流分析的轴承故障诊断 | 第73-75页 |
| 5.3 诊断实例 | 第75-84页 |
| 5.3.1 基于振动信号的轴承故障诊断实例 | 第75-79页 |
| 5.3.2 基于定子电流信号的轴承故障诊断实例 | 第79-84页 |
| 5.4 本章小结 | 第84-85页 |
| 6 总结与展望 | 第85-87页 |
| 6.1 本文总结 | 第85页 |
| 6.2 工作展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第93-97页 |
| 学位论文数据集 | 第97页 |
