最终版-开题报告-宋佐帅

青岛黄海学院毕业设计（论文）开题报告题目名称基于HHT的转子不对中故障特征提取学院机电工程学院专业机械设计制造及其自动化学生姓名宋佐帅学号1101111053指导教师董丽职称讲师2014年11月28日本科毕业论文（设计）开题报告1一、选题依据（包括：国内外目前对该论题的研究现状、水平及发展趋势简述；论文选题及论题的理论意义、现实意义及应用价值；将在哪些方面有所进展或突破及可能达到的水平等。）1．国内外现状、水平及发展趋势在国外，美国、日本的许多研究机构对机械设备故障诊断的基础理论和应用的研究已经非常普遍。诊断技术已有40年或者至少20-30年以上的研究历史，他们建立了庞大的数据管理系统与数据库，具有雄厚的数据和软件实力。现阶段国外在转子系统故障诊断领域，不仅在理论研究上不断提出新的诊断理论、新的诊断技术和新的诊断方法，而且在面向生产实际方面，直接为工程实际服务。在故障诊断装置方面，美国Bently公司的转子动力学研究所对转子和轴承系统典型故障机理进行了大量实验研究，瑞典的SPM公司的测振仪器，丹麦B&K公司的振动信号监测和分析系统，英国DI公司推出的双通道数据采集器PL302等，这些都极大的促进了转子系统故障诊断研究的进步。我国的工业起步较晚，因此在故障诊断技术方面的研究起步也较晚，但自改革开放以来，我国科学技术有了飞速的发展，加上先进技术的引进，已逐步赶上国外发展水平，并且有了新的突破。在故障诊断研究方面虽然国内学者做了大量的工作，但由于转子系统的振动信号成分复杂，所以单一的诊断方法很难断定故障类型和故障程度。于是研究人员们达成了这样的一个共识：在检测和诊断方法上，不能单一化和简单化，应将各种方法结合起来，采用多种检测手段和诊断方法进行综合分析，即采用所谓的复合诊断技术对转子系统进行有效诊断。从国内外报道文献看，将Hilbert-Huang变换用于转子系统故障诊断的研究已经有所涉及，但是实际应用较少，有必要进行进一步研究。2．论文选题及论题的理论意义、现实意义及应用价值由于机器的安装误差、承载后的变形以及机器基础的沉降不均匀等，造成机器工作状态时各转子轴线之间产生轴线平行位移、轴线角度位移或综合位移等对中变化误差，统称为转子不对中，转子系统机械故障的60%是由不对中引起的。具有不对中故障的转子系统在其运转过程中将产生一系列有害于设备的动态效应，如引起机器联轴器偏转、轴承早期破坏、油膜失稳和轴的挠曲变形2等，导致机器发生异常振动，危害极大。通常转子故障的振动信号大部分是非平稳信号，因此研究先进的非平稳信号处理方法，对于保证大型旋转机械设备的安全可靠运行有重要意义,主要有以下三点：(1)提高设备的管理水平。对转子系统的碰磨故障诊断是“管好、用好、修好”大型旋转机械设备必不可少的一部分。(2)提高转子系统的可靠性与维修性。准确检测到转子系统碰磨故障，及时采取补救措施，可以增进设备运行的可靠性，延长设备寿命，改善设备维修性，达到提高系统效能、降低系统寿命周期费用的目的。(3)避免事故的发生，减少事故危害性。把故障扼杀在最初的状态，避免故障扩大化，把事故的危害性降到最低。3．将在哪些方面有所进展或突破及可能达到的水平利用HHT与小波降噪的方法结合的方法对非平稳、非高斯的转子不对中故障信号的特征提取问题进行了深入的研究，以期提高转子系统的不对中故障诊断水平。二、研究内容1．学术构想与思路；主要研究内容及拟解决的关键问题（或技术）(1)构想与思路目前，信号处理是故障诊断的主流方法，通过采用合适的信号处理方法，选择适当的特征参数，提取出所需的故障特征信息，从而为故障识别和状态预测服务。在信号处理方面，采用一种新的时频分析方法：Hilbert-Huang变换(HHT)，HHT是分析非线性、非稳定振动信号的有效方法，能够将振动信号分解为有限的本征模函数(IMF)，再对所得的IMF分量进行Hilbert变换，从而赋予瞬时频率合理的物理意义。(2)主要研究内容及拟解决的关键问题（或技术）①分析Hilbert-Huang变换理论；②将Hilbert-Huang变换应用于转子不对中故障特征提取；③用Matlab7.0编程，根据已有的转子不对中故障信号和正常信号，提取出信号特征并进行比较。3主要解决以下两个关键技术：①采用Daubechies小波对转子系统故障的实际振动信号进行降噪；②采用可以获得有意义瞬时频率的HHT来提取转子系统的故障特征。2．拟采取的研究方法、技术路线、实施方案及可行性分析(1)研究方法①文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握转子不对中故障信号特征的提取以及分析方法；②定性分析法：运用Matlab7.0编程对转子不对中故障信号进行提取，对研究对象进行分析。同时通过一系列的归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的信号特征图形进行分析和对比，以便能够认识事物本质、揭示内在规律。(2)技术路线、实施方案①采集状态信号；②通过采集的信号提取故障特征。利用小波降噪信号处理的技术，消除干扰与噪声所带来的影响，从原始信号当中提取出有利用价值的故障信息，才能做到突出故障特征，提高故障诊断的准确性和可靠性；③对提取到的故障特征进行模式识别和分析。(3)可行性分析在信号处理方面，HHT在信号时频分析中具有优越性，针对噪声的干扰对分解过程和分解结果影响很大这一不足，先利用小波变换技术对含噪故障信号进行消噪处理，再作HHT分析的方法，并利用此方法对实测的振动信号进行故障特征提取和分析。该方法可以克服直接运用HHT分解方法由噪声带来的不必要的干扰，提高了参数提取的准确性，并由此提高了转子故障诊断率。三、研究计划及进度安排旋转机械状态信号故障特征信息识别故障档案库故障情况发展趋势诊断决策4起止时间主要内容预期目标2014.11.10-12.1查阅文献资料熟悉并理解Hilbert-Huang变换理论的内容2014.11.10-12.21文献综述开题报告2014.12-2015.1确定故障诊断的分析方法分析和对比信号处理方法找出最适合的信号处理方法2015.1.1-1.11Daubechies小波降噪对转子系统不对中故障信号进行降噪预处理2015.1.11-3.1利用HHT提取转子系统的故障特征用Matlab7.0编程将Hilbert-Huang变换应用于转子不对中故障特征提取2015.3.1-6.20撰写论文，准备答辩完成论文四、主要参考文献收集有关Matlab7.0编程、Hilbert-Huang变换及转子不对中故障的相关资料，主要参考文献如下：[1]徐敏等.设备故障诊断手册[M].西安交通大学出版社.1998年10月第1版.[2]童强.齿轮故障自动诊断专家系统的研究[J].北京科技大学.2001.[3]崔彦平，傅其凤，葛杏卫，刘玉秋.机械设备故障诊断发展历程及展望[J]．河北工业科技.2004.[4]虞和济，韩庆大，李沈等编著.设备故障诊断工程[M].北京：冶金工业出版社.2001.[5]PaulA.Hwang,NordenE.Huang,DavidW.Wang,ApplicationofEMDmethodandHilbertspectrumtothefaultdiagnosisofrollerbearings[J]．MechanicalSystemsandSignalProcessing19(2005)259–270.[6]Z.K.Peng,PeterW.Tse,F.L.Chu,AcomparisonstudyofimprovedHilbert–Huangtransformandwavelettransform:Applicationtofaultdiagnosisforrollingbearing[J]．MechanicalSystemsandSignalProcessing19(2005)974–988,2004.[7]胡劲松，杨世锡，吴昭同，严拱标.基于EMD和HHT的旋转机械振动信号5时频分析[J]．振动、测试与诊断，2004年6月.第24卷第2期.[8]杨宇，于德介，程军圣.基于Hilbert边际谱的滚动轴承故障诊断方法[J]．振动与冲击，2005年.第24卷第1期.[9]杨志华，齐东旭，杨力华，吴立军.一种基于HHT的信号周期性分析方法及应用[J]，中山大学学报(自然科学版),2005年3月.第44卷第2期.[10]LiuPC.Isthewindwavefrequencyspectrumoutdated[J].OceanEng2000;27:577–88.[11]MasselSR.Waveletanalysisforprocessingofoceansurfacewaverecords[J].OceanEng2001;28:957–87.[12]杨世锡，胡劲松，吴昭同等．旋转机械振动信号基于EMD的希尔伯特变换和小波变换时频分析比较[J]．中国电机工程学报，2003，23(12)：102-107．[13]邓拥军，王伟，钱成春等．EMD方法及Hilbert变换中边界问题的处理[J]．科学通报，2001，46(3)：257-263．[14]熊学军,郭炳火,胡筱敏等.EMD方法和Hilbert谱分析法的应用与探讨[J].黄渤海海洋,2002,20(2):12～21.指导教师意见6签名：年月日开题报告评审小组意见评审小组负责人签字：年月日（2000－3000字）