礦井風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻分析方法研究.pdf

1、煤礦開采業(yè)在我國(guó)經(jīng)濟(jì)中占據(jù)著重要地位，煤礦開采的安全性也是不容忽視的一大問(wèn)題。礦井風(fēng)機(jī)是保障煤礦安全生產(chǎn)的關(guān)鍵設(shè)備之一，風(fēng)機(jī)一旦出現(xiàn)故障就會(huì)產(chǎn)生連鎖反應(yīng)帶來(lái)巨大損失，所以對(duì)礦井風(fēng)機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及故障診斷至關(guān)重要。近年來(lái)，傳感器技術(shù)、信號(hào)分析處理技術(shù)、智能故障診斷技術(shù)等現(xiàn)代故障診斷技術(shù)得到了快速發(fā)展，特別是信號(hào)分析處理技術(shù)得到迅猛發(fā)展和應(yīng)用?；诖?，利用信號(hào)處理技術(shù)完成對(duì)礦井風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)特征提取及故障診斷。
　　論述了機(jī)械故障診斷概

2、況并分析了信號(hào)處理中常見幾種時(shí)頻分析方法的定義及其不足，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)清楚的說(shuō)明希爾伯特-黃變換的算法和實(shí)現(xiàn)原理，并通過(guò)DRVI虛擬儀器平臺(tái)做振動(dòng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證希爾伯特-黃變換在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的可行性。
　　然后以 GAF型礦井風(fēng)機(jī)為研究對(duì)象，對(duì)風(fēng)機(jī)振動(dòng)機(jī)理和常見故障展開研究，分析歸納了風(fēng)機(jī)故障征兆，采用時(shí)間-指數(shù)法驗(yàn)證風(fēng)機(jī)振動(dòng)原始信號(hào)以及經(jīng) EMD分解后各層分量信號(hào)的非平穩(wěn)性，確定風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)具有非平穩(wěn)性。
　　將希爾伯特