JD-1型調(diào)度絞車設(shè)計(jì)【9張CAD圖紙+文檔全套文件】

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(2)滾柱軸承初始故障的特點(diǎn)信息是微弱的，并且工作環(huán)境是充滿了噪聲; 特征信息淹沒(méi)在噪聲中從而難以辨認(rèn)。那么如何拾取故障特征信息和如何增加信號(hào)噪聲比率是為診斷滾柱軸承初始故障的關(guān)鍵技術(shù)。小波分析在80年代來(lái)了。 從那以后，人們開(kāi)始使用小波分析處理振動(dòng)信號(hào)并且達(dá)到了一些有利作用。幾乎所有的方法都使用小波變換(WT)或小波口袋變換(WPT)直接地拾取故障特征，但當(dāng)工作環(huán)境充滿強(qiáng)烈的噪聲時(shí)，這不是理想的。原因是故障信號(hào)被噪音淹沒(méi)再每個(gè)頻率渠道。小波變換交互作用過(guò)濾(WTCF)根據(jù)以下事實(shí)：尖銳的邊緣有大信號(hào)在小波標(biāo)度，并且噪聲將在此標(biāo)度快速的消失；尖銳的和重要的特征可以從噪聲中獲得，并且根據(jù)門(mén)限檢查消除噪聲; WTCF小波系數(shù)噪聲信號(hào)比率明顯高于WT小波系數(shù)。當(dāng)壓制噪聲和小鋒利的特點(diǎn)，在幾個(gè)毗鄰標(biāo)度削尖并且提高邊緣和重大特性，小波系數(shù)直接空間交互作用; 在本文，根據(jù)WTCF的和Hilbert變換，一個(gè)診斷滾柱軸承初始故障的新的方法被提議。首先，利用WTCF的一個(gè)降低噪音的特征作為Hilbert信封分析的預(yù)處理，微弱的故障信息特點(diǎn)從滾柱軸承故障振動(dòng)信號(hào)被拾取。然后，為了得到故障特征頻率，降低噪音的高頻信號(hào)中小波系數(shù)利用Hilbert信封光譜進(jìn)行分析。仿真信號(hào)和診斷實(shí)例分析結(jié)果顯示：提出的方法比在降低干擾的和凈化的滾柱軸承初始故障中直接小波Hilbert系數(shù)轉(zhuǎn)換有效。2、小波轉(zhuǎn)換交互作用過(guò)濾小波變換交互作用過(guò)濾(WTCF)，降低噪音的想法是根據(jù)以下事實(shí)的：在許多小波標(biāo)度尖銳的邊緣有大信號(hào)，并且噪聲將快速地在小波標(biāo)度消除; 當(dāng)壓制噪聲和小鋒利的特點(diǎn)時(shí)，在幾個(gè)毗鄰標(biāo)度削尖并且提高邊緣和重大特點(diǎn)，小波系數(shù)的直接空間交互作用。邊緣和重大特點(diǎn)可以從噪聲得到，并且根據(jù)門(mén)限檢查消除噪聲。WTCF小波系數(shù)信號(hào)噪聲比率明顯高于WT小波系數(shù)。WTCF具有容易實(shí)施和強(qiáng)烈的特征，并且它可以是信號(hào)處理用于拾取機(jī)械設(shè)備初始故障特性的工具。 我們?cè)趲讉€(gè)毗鄰標(biāo)度，使用小波變換內(nèi)容的直接空間交互作用Corrl (m，n)準(zhǔn)確地查出邊緣或其他重大特征的地點(diǎn)。 Y (m + i, n) , n = 1, 2, N 1這里N表示一個(gè)離散信號(hào)的點(diǎn)數(shù)字，n是翻譯索引，m是標(biāo)度索引，Y表示小波變換數(shù)據(jù)，i是在涉及到直接增殖的標(biāo)度數(shù)量，mM-l + i 并且M是在標(biāo)度上的總數(shù)。通常，我們選取l = 2。對(duì)于限于一定區(qū)域的信號(hào)，邊緣或其他重大特征允許噪音背景被消除。當(dāng)壓制噪聲和小鋒利的特點(diǎn)時(shí)，在幾個(gè)標(biāo)度削尖并且提高主要邊緣，邊緣探測(cè)數(shù)據(jù)的直接空間交互作用。在本文，提出的算法利用交互作用特征從噪聲中拾起重大特性。 算法簡(jiǎn)要地被描述如下： 被過(guò)濾的數(shù)據(jù)指Yf，所有元素的初始化是零。(1)、為每個(gè)小波標(biāo)度m計(jì)算交互作用Corr2 (m，n)得到改進(jìn)的重要特性和被壓制的噪聲。(2)、重新調(diào)節(jié)受力Corr2 (m，n)相對(duì)Y (m，n)，并且得到新的Corr2 (m，n) = Corr2 (m, n) 2這里：PY (m ) = 3PCorr2 (m ) = 4PY (m)是第m次標(biāo)度小波系數(shù)，并且PCorr2 (m)是Corr2 (m， n)的第m次受力值。(3)、如果新的|Corr2 (m， n) | | Y (m，n),我們接受點(diǎn)作為邊緣。把Y (m， n)賦值給Yf，并且重新設(shè)置Y (m，n)和Corr2 (m，n)為0。否則，我們假設(shè)Y (m， n)是由噪聲導(dǎo)致的然后保留Y (m，n)和Corr2 (m，n)。(4) 回歸到(1)，重覆(2)和(3)直到Y(jié) (m， n)的力值與以一些基準(zhǔn)噪音力量在第m次小波標(biāo)度關(guān)聯(lián)的門(mén)限比率th (m)是幾乎相等的。力值正?；绦颉?shù)據(jù)值比較和邊緣信息提取這些在Y (m， n)可以被重復(fù)多次直到在第m次小波標(biāo)度。無(wú)法提取數(shù)據(jù)點(diǎn)的力值與一些基準(zhǔn)噪音力值是幾乎相等的在過(guò)程的開(kāi)始，估計(jì)基準(zhǔn)噪音是必要的。 實(shí)際上，通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，我們發(fā)現(xiàn)許多噪聲將被提取作為邊緣，為了避免這樣，我們成倍增加 | Y (m， n) | 由質(zhì)量 (m) 1和強(qiáng)使只有當(dāng)新的 | Corr2 (m， n) | (m) | Y (m， n) | 能被我們提取Y (m， n)作為邊緣。3、根據(jù)小波的變換交互作用過(guò)濾和Hilbert變換診斷滾動(dòng)軸承初始故障的方法通過(guò)WTCF降低噪音獲取的高頻率標(biāo)度小波系數(shù)可能不僅劃分滾柱軸承缺點(diǎn)變化的振動(dòng)信號(hào)，更加重要的是，它保留了時(shí)間信息，時(shí)間信息映射了反復(fù)頻率和他們改變的規(guī)則并且包括滾柱軸承故障信息。為了有效地獲得故障信息，它需要在高頻率小波系數(shù)標(biāo)度做Hilbert變換，然后做信封光譜分析。過(guò)程為診斷滾柱軸承初始缺點(diǎn)根據(jù)WTCF的和Hilbert變換被劃分成二個(gè)階段?；谛〔ㄗ儞Q交互作用過(guò)濾 (WTCF)降低噪音的想法，當(dāng)壓制噪聲和小鋒利的特點(diǎn)時(shí)，在幾個(gè)毗鄰標(biāo)度削尖并且提高邊緣和重大特點(diǎn)，小波系數(shù)的直接空間交互作用。邊緣和重大特點(diǎn)可以從噪聲得到，并且根據(jù)門(mén)限檢查消除噪聲。WTCF小波系數(shù)信號(hào)噪聲比率明顯高于WT小波系數(shù)。高頻率標(biāo)度小波系數(shù)d1(t)，由WTCF降低噪音，由Hilbert處理。4、仿真分析得到如下分析的數(shù)據(jù)： (1)、120赫茲沖動(dòng)火車仿效通過(guò)振動(dòng)有一個(gè)故障點(diǎn);(2)、3000赫茲的調(diào)波以指數(shù)衰變仿效已激發(fā)的固有頻率增加;(3)、20赫茲和130赫茲二個(gè)低組分頻仿效因素例如失配、不同心度，機(jī)械松散性等，并且增加;(4)、強(qiáng)的白色高斯噪聲增加仿效環(huán)境擾亂。樣品頻率是16384赫茲。圖2(a)表示原始的振動(dòng)信號(hào)，并且故障頻率是120赫茲。故障頻率被噪聲淹沒(méi)。圖2(b)表示對(duì)一個(gè)直接小波系數(shù)Hilbert的信封光譜分析變換，那里是沒(méi)有手段判斷故障點(diǎn)是否存在。圖2(c)顯示對(duì)WTCF-Hilbert的信封光譜分析變換; 故障頻率120赫茲并且它的高次諧波清楚地被觀察。致 謝經(jīng)過(guò)三個(gè)月的時(shí)間，順利的完成了畢業(yè)設(shè)計(jì)。在本次設(shè)計(jì)過(guò)程中,我得到了付俊杰老師的悉心指導(dǎo)。付老師多次詢問(wèn)我的設(shè)計(jì)進(jìn)程，并為我指點(diǎn)迷津，幫助我開(kāi)拓研究思路，精心點(diǎn)撥、熱忱鼓勵(lì)。付老師一絲不茍的作風(fēng)，大膽創(chuàng)新的思想，嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)的態(tài)度，踏踏實(shí)實(shí)的精神，深深影響了我；付老師不僅授予我知識(shí)，而且教我做人的道理。我的每一點(diǎn)進(jìn)步都離不開(kāi)老師的指導(dǎo)。付老師在教學(xué)和科研的百忙當(dāng)中仍擠出時(shí)間指導(dǎo)學(xué)生的精神，尤其值得學(xué)生佩服和學(xué)習(xí)。同時(shí)各位老師在各方面都給予我極大的幫助，在此我衷心的感謝指導(dǎo)我的老師們。向?yàn)槲耶厴I(yè)設(shè)計(jì)提供方便的學(xué)校、學(xué)院表示感謝。感謝各位專家、教授和各位老師對(duì)我畢業(yè)設(shè)計(jì)的評(píng)審和指導(dǎo)。