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    摘要工业的不断发展，旋转机械在生产生活中的作用越来越重要，并广泛地被应用于发电、冶金等领域。这些大型的机械设备的故障检测就显得尤为重要了，本论文通过基于经验模态分解（EMD）分解的希尔伯特变换，将给定的信号分解为若干个本征模函数（IMF）并求出对应的希尔伯特谱，然后运用高斯和最近邻的方法，采用投票来确定待检测的设备是否存在故障。本文采用的是某大学实验室的关于轴承的数据信号，并利用matlab进行了数值计算，最后检测结果表明：利用EMD分解，采用混合检测的方法能得到比较好的故障检测结果。19399
    关键词  旋转机械 经验模态分解  高斯方法  最近邻方法
    毕业设计说明书（论文）外文摘要
    Title    Implementation and verification of rotating machinery fault detection
    Abstract
    With The development of industry, rotating machinery is more and more important in the industry and life, and is widely used in electric power, metallurgy and other fields. Fault detection of these large mechanical equipment becomes more important. Based on the empirical mode decomposition (EMD) and Hilbert transform, the given signal is decomposed into several intrinsic mode function (IMF) and the corresponding Hilbert spectrum is calculated, and then Gauss,the nearest neighbor，and the voting method are used to determine whether there is a fault. Bearing data are downloaded from a university laboratory, and the numerical calculations are carried out using the MATLAB with the given data, the final results showed that: Based on the EMD decomposition method, the hybrid detection can get better detection results
    Keywords  Rotating machinery  EMD  Gauss  nearest neighbor
    目   次
    1  引言1
    1.1  旋转机械的发展与问题的提出1
    1.2  旋转机械故障诊断的意义与目的1
    1.3  旋转机械故障诊断技术的发展1
    1.4  旋转机械故障诊断的主要内容2
    1.4.1  旋转机械故障检测主要方法 2
    1.4.2  旋转机械故障诊断内容2
    2  经验模态分解方法4
    2.1  经验模态分解方法的基本原理4
    2.2   本征模函数的正交性与EMD方法的不足6
    3  Hilbert变换7
    4  故障检测12
    4.1  最近邻检测方法12
    4.2  高斯检测方法12
    4.3  混合检测方法13
    5  故障检测方法的实现15
    5.1  信号数据15
    5.2  经验模态分解17
    5.3  不同特征配置投票的方法21
    6  检测结果23
    结论 25
    致谢  26
    参考文献27
     1  引言
    1.1  旋转机械的发展与问题的出现
    进入21世纪，科技得到了飞速的进步，旋转机械被广泛地得到了使用，比如大型的汽轮发电机组、炼油化工机组、核电机组、航空发电机、离心机和高速压缩机等以转子和叶片为核心的机械设备。在电力、机械、冶金、航空等各个领域起着极其重要的作用。科学技术的进步和工业的发展对机械设备的规模有了更大的要求，旋转机械也向着大型化、连续化、高速化、大功率载荷的方向发展。这一发展极大地提高了生产效率，节约了生产成本。
    但是同时也带来了一些随之而来的问题，设备的机构越来地复杂，各个部件之间的联系也越来越紧密，一体化进程不断进步，一旦一个小的部件出现问题，往往都能带来非常大的影响。这些设备的容错率将降低，一旦发生故障，将造成非常巨大的经济损失和严重的后果。在科技发达的今天，也不能避免出现设备因为故障而导致巨大的经济损失的现象。1988年的秦岭电厂的事故的发生就是因为其五号机组的主轴发生断裂，这次重大的事故造成了超过亿元的经济损失。不仅国内，国外也发生过这样的事故，在1972年的时候，日本的关西电力公司就因为3号发电机振动引起断轴事故同样造成巨大的经济损失和人员伤亡[1]。这样，为了有效地避免和预防机械设备出现故障，防止重大事故的发生，并提高设备运行时的安全和可靠性。及时地检测出旋转机械的故障就显得尤为迫切了。
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