矿井风机振动信号时频分析方法研究

发布时间：2017-10-25 22:01

  本文关键词：矿井风机振动信号时频分析方法研究

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【摘要】：煤矿开采业在我国经济中占据着重要地位,煤矿开采的安全性也是不容忽视的一大问题。矿井风机是保障煤矿安全生产的关键设备之一,风机一旦出现故障就会产生连锁反应带来巨大损失,所以对矿井风机进行实时监测及故障诊断至关重要。近年来,传感器技术、信号分析处理技术、智能故障诊断技术等现代故障诊断技术得到了快速发展,特别是信号分析处理技术得到迅猛发展和应用。基于此,利用信号处理技术完成对矿井风机振动信号特征提取及故障诊断。论述了机械故障诊断概况并分析了信号处理中常见几种时频分析方法的定义及其不足,通过仿真实验清楚的说明希尔伯特-黄变换的算法和实现原理,并通过DRVI虚拟仪器平台做振动测试实验验证希尔伯特-黄变换在旋转机械故障诊断中的可行性。然后以GAF型矿井风机为研究对象,对风机振动机理和常见故障展开研究,分析归纳了风机故障征兆,采用时间-指数法验证风机振动原始信号以及经EMD分解后各层分量信号的非平稳性,确定风机振动信号具有非平稳性。将希尔伯特-黄变换运用于矿井风机故障诊断中,分别采用传统傅里叶变换和希尔伯特-黄变换分析矿井风机振动信号,进行比较研究,最后用希尔伯特-黄变换分析多组风机振动信号,验证了时频分析方法希尔伯特-黄变换在矿井风机故障诊断和特征提取中的优越性。
【关键词】：矿井风机 故障诊断 时频分析 傅里叶变换 希尔伯特-黄变换
【学位授予单位】：华北理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD635
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 引言9-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 论文的选题背景及意义10-11
• 1.2 基于振动分析的机械故障诊断11
• 1.3 信号处理方法概述11-13
• 1.3.1 短时Fourier变换11-12
• 1.3.2 Wigner-Ville分布12
• 1.3.3 小波变换12-13
• 1.3.4 希尔伯特-黄变换13
• 1.4 本课题主要内容和基本结构13-14
• 第2章 HHT算法及实现过程14-20
• 2.1 HHT中重要概念14-15
• 2.1.1 瞬时频率14-15
• 2.1.2 本征模态函数IMF15
• 2.2 HHT算法的实现过程15-17
• 2.2.1 EMD算法15
• 2.2.2 Hilbert谱分析15-16
• 2.2.3 Hilbert边际谱16-17
• 2.2.4 HHT算法流程图17
• 2.3 仿真实验17-19
• 2.4 本章小结19-20
• 第3章 风机振动机理及常见故障类型20-27
• 3.1 振动原理20-21
• 3.2 常见风机故障21-26
• 3.3 本章小结26-27
• 第4章 振动测试实验27-41
• 4.1 振动测试实验27-28
• 4.1.1 实验原理27
• 4.1.2 传感器选择27
• 4.1.3 转子实验平台27-28
• 4.2 采集结果分析28-40
• 4.2.1 正常情况下实验数据分析29-34
• 4.2.2 故障状态下实验数据分析34-40
• 4.2.3 实验结果40
• 4.3 本章小结40-41
• 第5章 风机振动信号非平稳性检验41-49
• 5.1 检验的重要性41
• 5.2 矿井风机振动信号非平稳性检验41-45
• 5.2.1 时间指数法41-42
• 5.2.2 风机振动信号非平稳性检验42-45
• 5.3 振动信号EMD分解及平稳性检验45-48
• 5.4 本章小结48-49
• 第6章 GAF型矿井风机振动信号分析49-70
• 6.1 信号FFT分析49-50
• 6.2 信号HHT分析50-57
• 6.2.1 EMD分解50-51
• 6.2.2 Hilbert谱分析51-53
• 6.2.3 HHT谱分析53-56
• 6.2.4 确定风机运行状态56-57
• 6.2.5 结论57
• 6.3 风机运行状态监测57-69
• 6.3.1 两天后风机运行状态监测57-63
• 6.3.2 两月后风机运行状态监测63-69
• 6.4 本章小结69-70
• 结论70-71
• 参考文献71-74
• 致谢74-75
• 导师简介75
• 企业导师简介75-76
• 作者简介76-77
• 学位论文数据集77

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