【摘 要】
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作为监视机械系统运行状态,保证机械设备能够正常工作的一个重要手段,机械设备故障诊断一直备受关注。轴承和RV减速器是机械操作的重要零部件,它们的运行情况会影响到整个机械系统的正常操作。因此,机械故障诊断技术对于工程领域来说是重中之重。本文利用时频分析方法分别进行轴承和RV减速器振动信号的故障识别。主要研究了基于S变换时频表示的滚动轴承故障特征提取,提出一种基于S变换时频谱和奇异值中值分解的降噪方法;
【基金项目】
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2018年立项的国家重点研发计划项目——“工业机器人智能故障诊断及健康评估系统”（No.2018YFB1306100）,2019.04-2022.05,200万元； 2020年立项的云南省科技厅重大专项项目——“工业机器人性能评估与智能维护系统”（No.202002AC80001）,2020.1-2022.12,426万元；
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作为监视机械系统运行状态,保证机械设备能够正常工作的一个重要手段,机械设备故障诊断一直备受关注。轴承和RV减速器是机械操作的重要零部件,它们的运行情况会影响到整个机械系统的正常操作。因此,机械故障诊断技术对于工程领域来说是重中之重。本文利用时频分析方法分别进行轴承和RV减速器振动信号的故障识别。主要研究了基于S变换时频表示的滚动轴承故障特征提取,提出一种基于S变换时频谱和奇异值中值分解的降噪方法;基于S变换时频表示的RV减速器故障特征识别研究,提取RV减速器的裂纹、点蚀故障,提出一种基于变分模态分解和S变换边际谱相结合的故障诊断方法。文章的核心工作和创新点主要如下:为了识别出轴承的故障类型,考虑从轴承振动信号中提取出故障特征信号,本文提出一种基于S变换时频谱和奇异值中值分解的降噪方法。S变换处理振动信号时进行时频变换,求解时频系数矩阵;通过奇异值中值分解对时频系数矩阵进行计算,筛选出合适的奇异值实现降噪处理;最后利用S逆变换获得信号的时域冲击故障特征信息。针对RV减速器的振源多,振动信号复杂,减速器内部故障特征信息难以有效提取,本文提出一种基于变分模态分解和S变换边际谱相结合的故障诊断方法。先利用变分模态分解对信号进行分解及降噪处理,得到中心频率不等的本征模态函数;再计算本征模态函数的峭度指标,选取峭度值最大的IMF分量作为最优分量;最终结合S变换的时域边际谱方法从最优分量中识别出故障。
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