本文選題：機(jī)械設(shè)備 + 振動(dòng)信號(hào)��； 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2017年06期

【摘要】：對(duì)機(jī)械設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集在檢測(cè)設(shè)備故障方面具有重要意義。由于機(jī)械設(shè)備使用環(huán)境的不同,使得機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)存在不定性。傳統(tǒng)的故障檢測(cè)方法主要對(duì)機(jī)械設(shè)備使用環(huán)境進(jìn)行了分析,忽略了機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)采集對(duì)故障檢測(cè)結(jié)果的影響,導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確、效率低的問(wèn)題。提出基于小波域維納濾波的機(jī)械設(shè)備故障檢測(cè)方法。先將維納濾波和小波闋值濾波相結(jié)合,組建機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)采集模型,得出真實(shí)信號(hào)與濾波后信號(hào)誤差,融合于小波閾值濾波原理對(duì)含噪聲信號(hào)進(jìn)行正交小波變換,并通過(guò)快速獨(dú)立分量分析原理對(duì)機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分離,組建具有單位方差的信號(hào)初始分離矩陣,并求出源信號(hào)的估計(jì)值,依據(jù)估計(jì)值完成對(duì)機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的采集,實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械故障設(shè)備故障的檢測(cè)優(yōu)化。仿真結(jié)果證明,采用所提方法進(jìn)行信號(hào)采集,可提高機(jī)械設(shè)備故障檢測(cè)的效率、減小檢測(cè)誤差、魯棒性較強(qiáng)。
[Abstract]:It is very important to collect the vibration signal of mechanical equipment in detecting the fault of the equipment. The vibration signal of mechanical equipment is uncertain because of the difference of the using environment of mechanical equipment. The traditional fault detection method mainly analyzes the environment of mechanical equipment, neglecting the influence of mechanical equipment vibration signal collection on the result of fault detection, which leads to the problem of inaccurate detection result and low efficiency. A fault detection method for mechanical equipment based on wavelet domain Wiener filter is proposed. Firstly, combining Wiener filter with wavelet filtering, the vibration signal acquisition model of mechanical equipment is established, and the error between real signal and filtered signal is obtained. The orthogonal wavelet transform of noisy signal is combined with wavelet threshold filtering principle. The vibration signal of mechanical equipment is separated by the principle of fast independent component analysis, and the initial separation matrix of signal with unit variance is constructed, and the estimated value of source signal is obtained, and the vibration signal of mechanical equipment is collected according to the estimated value. The detection optimization of mechanical fault equipment is realized. The simulation results show that the proposed method can improve the efficiency of mechanical equipment fault detection, reduce the detection error, and have strong robustness.
【作者單位】： 華北理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：唐山市科技計(jì)劃項(xiàng)目(12140202A-3)
【分類(lèi)號(hào)】：TH17;TP391.9

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