本文關(guān)鍵詞：機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中多分量調(diào)制信號(hào)的解調(diào)分析及其應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大多數(shù)的機(jī)械設(shè)備故障振動(dòng)信號(hào)為多分量調(diào)幅-調(diào)頻信號(hào),通過對(duì)這些多分量調(diào)幅-調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行解調(diào)分析可以有效地提取信號(hào)中的故障特征信息,便于對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行故障診斷。本文針對(duì)傳統(tǒng)的解調(diào)方法在多分量調(diào)制信號(hào)的解調(diào)中易出現(xiàn)干擾譜峰的問題,深入研究了復(fù)Morlet小波的性質(zhì),論證了復(fù)Morlet小波變換系數(shù)的虛部是其實(shí)部的Hilbert變換,可以用其實(shí)現(xiàn)包絡(luò)解調(diào)。通過對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行解調(diào)分析,驗(yàn)證了基于復(fù)Morlet小波包絡(luò)解調(diào)法的有效性和可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該解調(diào)方法不僅適用于單分量調(diào)制信號(hào),對(duì)多分量調(diào)制信號(hào)也適用。由于復(fù)Morlet小波簇變換系數(shù)的虛部也是其實(shí)部的Hilbert變換,本文深入探討了構(gòu)造復(fù)Morlet小波簇帶通濾波器需要滿足的條件,將若干個(gè)復(fù)Morlet小波進(jìn)行適當(dāng)?shù)木�性組合,構(gòu)造出了具有理想帶通濾波特性的復(fù)Morlet小波簇。將復(fù)Morlet小波簇與包絡(luò)解調(diào)方法統(tǒng)一起來,簡(jiǎn)化了計(jì)算步驟,用于多分量調(diào)制信號(hào)的解調(diào)分析時(shí),可以便捷地提取出多分量調(diào)制信號(hào)中任意頻段內(nèi)的信號(hào)分量的調(diào)制信息。最后,本文利用復(fù)Morlet小波簇濾波器具有梳狀濾波的特性,構(gòu)造了復(fù)Morlet小波簇梳狀濾波器,不僅有效地抑制了調(diào)制頻帶外的各種噪聲干擾成分,對(duì)調(diào)制頻帶內(nèi)的噪聲干擾成分也有效好的抑制效果。分別對(duì)實(shí)驗(yàn)室的滾動(dòng)軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)和工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并和其它解調(diào)方法的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明,基于復(fù)Morlet小波簇梳狀濾波的包絡(luò)解調(diào)法的解調(diào)效果最好,對(duì)干擾譜峰有更好的抑制效果。
【關(guān)鍵詞】：多分量信號(hào) 包絡(luò)解調(diào) 復(fù)Morlet小波 滾動(dòng)軸承 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH17
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 課題研究的背景與意義10-11
• 1.2 多分量調(diào)制信號(hào)解調(diào)技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)11-13
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 第二章 機(jī)械故障診斷中常用的解調(diào)方法14-27
• 2.1 多分量信號(hào)的定義及其調(diào)制14-19
• 2.1.1 單分量信號(hào)14-15
• 2.1.2 多分量信號(hào)15-16
• 2.1.3 幅值調(diào)制與頻率調(diào)制16-17
• 2.1.4 多分量調(diào)制信號(hào)17-19
• 2.2 希爾伯特變換解調(diào)法19-21
• 2.3 能量算子解調(diào)法21-24
• 2.3.1 能量算子21-22
• 2.3.2 能量算子解調(diào)原理22-24
• 2.4 廣義檢波濾波解調(diào)方法24-26
• 2.4.1 高通絕對(duì)值解調(diào)分析的原理24-25
• 2.4.2 檢波濾波解調(diào)分析的原理25
• 2.4.3 平方解調(diào)分析的原理25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第三章 解析小波變換的包絡(luò)解調(diào)原理分析27-38
• 3.1 解析小波變換27-29
• 3.1.1 解析小波的概念27-28
• 3.1.2 解析小波變換的包絡(luò)解調(diào)原理28-29
• 3.2 復(fù)Morlet小波變換的包絡(luò)解調(diào)分析29-32
• 3.2.1 復(fù)Morlet小波的定義與性質(zhì)29-31
• 3.2.2 復(fù)Morlet小波變換的快速實(shí)現(xiàn)算法31-32
• 3.3 復(fù)Morlet小波包絡(luò)解調(diào)仿真分析32-37
• 3.3.1 單分量調(diào)制信號(hào)的包絡(luò)解調(diào)分析32-33
• 3.3.2 多分量調(diào)制信號(hào)的包絡(luò)解調(diào)分析33-35
• 3.3.3 軸承故障仿真信號(hào)的包絡(luò)解調(diào)分析35-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第四章 復(fù)Morlet小波簇變換在多分量調(diào)制信號(hào)解調(diào)中的應(yīng)用38-58
• 4.1 復(fù)Morlet小波簇的定義與包絡(luò)解調(diào)原理38-40
• 4.1.1 復(fù)Morlet小波簇的定義38-39
• 4.1.2 復(fù)Morlet小波簇包絡(luò)解調(diào)原理39-40
• 4.2 基于復(fù)Morlet小波簇的帶通濾波與包絡(luò)解調(diào)40-52
• 4.2.1 復(fù)Morlet小波簇的帶通濾波特性40-42
• 4.2.2 不含噪聲的多分量調(diào)制仿真信號(hào)分析42-44
• 4.2.3 含噪聲的多分量調(diào)制仿真信號(hào)分析44-49
• 4.2.4 含噪聲的軸承故障仿真信號(hào)分析49-52
• 4.3 基于復(fù)Morlet小波簇的梳狀濾波與包絡(luò)解調(diào)52-57
• 4.3.1 復(fù)Morlet小波簇的梳狀濾波特性52-54
• 4.3.2 仿真信號(hào)的對(duì)比分析54-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 第五章 多分量調(diào)制信號(hào)解調(diào)分析方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用58-73
• 5.1 滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)的特征與共振解調(diào)技術(shù)58-61
• 5.1.1 滾動(dòng)軸承的典型故障特征58-60
• 5.1.2 共振解調(diào)技術(shù)60-61
• 5.2 實(shí)驗(yàn)室滾動(dòng)軸承的振動(dòng)數(shù)據(jù)分析61-67
• 5.2.1 關(guān)于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的說明61
• 5.2.2 軸承外圈故障數(shù)據(jù)分析61-64
• 5.2.3 軸承內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)分析64-67
• 5.3 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組振動(dòng)數(shù)據(jù)分析67-72
• 5.3.1 風(fēng)機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)說明67-68
• 5.3.2 風(fēng)機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)分析68-72
• 5.4 本章小結(jié)72-73
• 第六章 總結(jié)與展望73-75
• 6.1 論文總結(jié)73-74
• 6.2 研究展望74-75
• 致謝75-76
• 參考文獻(xiàn)76-80
• 攻讀碩士期間取得的成果80-81

【相似文獻(xiàn)】

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