Hilbert-Huang變換算法研究及其在紙機(jī)軸承故障診斷中的應(yīng)用.pdf

1、現(xiàn)代造紙工業(yè)是我國(guó)輕工業(yè)的支柱產(chǎn)業(yè)之一，其特點(diǎn)是設(shè)備呈現(xiàn)大型化、機(jī)械化，生產(chǎn)采用自動(dòng)化、連續(xù)化。軸承是造紙機(jī)械設(shè)備中重要的基礎(chǔ)零部件，它的運(yùn)轉(zhuǎn)可靠性對(duì)主機(jī)的精度、性能、壽命起著決定性的作用。由于軸承長(zhǎng)期處于高速運(yùn)轉(zhuǎn)中，同時(shí)也是最容易損壞的部件，因而其故障診斷對(duì)設(shè)備的穩(wěn)定、可靠運(yùn)轉(zhuǎn)乃至產(chǎn)品的質(zhì)量具有重要的意義。軸承故障診斷的關(guān)鍵是如何從軸承振動(dòng)信號(hào)中提取出故障特征，但是由于大多數(shù)造紙機(jī)軸承故障振動(dòng)具有非線(xiàn)性特性，導(dǎo)致傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法如傅

2、立葉變換等在分析軸承振動(dòng)信號(hào)時(shí)效果并不理想。本文在軸承振動(dòng)信號(hào)分析理論的基礎(chǔ)上，針對(duì)傳統(tǒng)信號(hào)處理方法對(duì)故障特征頻率不靈敏這一問(wèn)題，將Hilbert-Huang變換方法引入了造紙機(jī)軸承故障診斷應(yīng)用中，并在此基礎(chǔ)上提出了二次迭代EMD思想，以實(shí)現(xiàn)高精度的造紙機(jī)軸承故障診斷。本文的主要研究?jī)?nèi)容及貢獻(xiàn)可總結(jié)如下:
　　 1)造紙機(jī)軸承故障特性分析。在造紙機(jī)軸承的振動(dòng)機(jī)理研究的基礎(chǔ)上分析了紙機(jī)軸承的基本結(jié)構(gòu)和失效類(lèi)型，同時(shí)根據(jù)軸承振動(dòng)機(jī)理

3、和故障特性分析了滾動(dòng)軸承內(nèi)圈、外圈和滾珠存在缺陷時(shí)的時(shí)頻特性，給出各種失效的特征頻率方程，為后續(xù)造紙機(jī)軸承診斷方法的研究打下了基礎(chǔ)。
　　 2)造紙機(jī)軸承故障診斷方法分析。針對(duì)造紙機(jī)軸承故障信號(hào)的非線(xiàn)性、非平穩(wěn)特性，著重分析了機(jī)械故障診斷方法的發(fā)展過(guò)程中相對(duì)于以往的頻域分析法有極大的改進(jìn)的窗口傅里葉變換(WindowedFourierTransform，WFT)、Wigner分布(WignerDistribution，WD)、小

4、波分析(WaveletTransformation，WT)、自適應(yīng)時(shí)頻分布等時(shí)頻分析方法。但是由于其算法基礎(chǔ)的限制，都存在各自的局限性，仍不能完全滿(mǎn)足現(xiàn)代造紙機(jī)軸承故障診斷的需要。
　　 3)Hilbert-Huang變換方法(Hilbert-HuangTransform，HHT)在造紙機(jī)軸承故障診斷中的應(yīng)用研究。針對(duì)以上問(wèn)題引入了Hilbert-Huang變換方法。Hilbert-Huang變換方法由EMD分解(Empiric

5、alModeDecomposition，EMD)和Hilbert變換(Hilberttransform，HT)兩部分組成，EMD分解可以將任意信號(hào)分解成有限個(gè)頻率由高至低的固有模態(tài)函數(shù)(IntrinsicModeFunction，IMF)。而后對(duì)生成的每一個(gè)IMF進(jìn)行Hilbert變換，進(jìn)而得到原始信號(hào)的Hilbert譜，因?yàn)槭亲赃m應(yīng)時(shí)頻分解，所以具有很高的時(shí)-頻分辨率。通過(guò)對(duì)仿真信號(hào)和其他時(shí)頻率分析方法的比較研究，驗(yàn)證了Hilbert

6、-Huang變換在分析非線(xiàn)性、非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)的有效性和優(yōu)越性。
　　 4)二次迭代EMD方法研究。為了進(jìn)一步克服EMD方法的缺陷，本文著重分析了EMD分解在分析多組份信號(hào)過(guò)程中產(chǎn)生混疊效應(yīng)(ModeMixingEffect)的主要原因，并通過(guò)對(duì)EMD方法基本思想的深入理解，提出了一種抑制EMD分解中混疊效應(yīng)產(chǎn)生的改進(jìn)方法，稱(chēng)之為“二次迭代EMD”方法。該方法可以提取出隱含于原始信號(hào)內(nèi)部的高頻分量特征，并通過(guò)高頻分量特征獲取經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)

7、分解中的理想插值點(diǎn)，極大的提高了Hilbert-Huang變換在信號(hào)分解時(shí)的靈敏度，利用改進(jìn)后的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)，結(jié)果表明二次迭代EMD方法能有效地抑制經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的模態(tài)混疊效應(yīng)，證明了其相對(duì)于傳統(tǒng)EMD方法的優(yōu)越性以及理論上的正確性。
　　 5)改進(jìn)算法的應(yīng)用效果仿真研究。將改進(jìn)后的Hilbert-Huang變換和傳統(tǒng)Hilbert-Huang變換應(yīng)用到造紙機(jī)軸承故障診斷中。通過(guò)分析不同狀態(tài)軸承的振動(dòng)信