機(jī)械故障診斷中的多頻率成分辨識方法.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，為了滿足工業(yè)產(chǎn)品對可靠性與安全性的需求，通過對機(jī)械設(shè)備進(jìn)行故障診斷與狀態(tài)監(jiān)控來避免故障及事故的發(fā)生變得越來越重要，然而隨著機(jī)械設(shè)備的復(fù)雜程度不斷提高，將會導(dǎo)致在機(jī)械設(shè)備在運行過程中發(fā)生多重故障，因此對于機(jī)械系統(tǒng)的多重故障特征提取也成為故障診斷領(lǐng)域研究的一個方向。在多重故障發(fā)生的情況下，將會發(fā)生頻譜疊加、相關(guān)故障頻率相近等問題。因此，關(guān)于機(jī)械故障診斷中的多頻率成分辨識方法的研究，對于機(jī)械系統(tǒng)多重故障特征提取與多重故障診

2、斷具有重要的理論與現(xiàn)實意義。本文應(yīng)用基于最大旁瓣衰減窗口的插值離散傅里葉變換（IpDFT）方法進(jìn)行機(jī)械系統(tǒng)故障特征提取與診斷的研究，同時提出了Zoom IpDFT方法進(jìn)行兩種或幾種相近頻譜的細(xì)化分析。
　　在本文中，首先應(yīng)用基于最大旁瓣衰減窗口的IpDFT方法進(jìn)行軸承信號的研究，并提出了一種基于相角的頻譜疊加判定方法。通過仿真信號與真實信號的分析表明，與傳統(tǒng)的FFT方法及Zoom FFT方法相對比，基于最大旁瓣衰減窗口的IpDFT