【摘要】：隨著科學技術發(fā)展,平穩(wěn)信號分析與處理方法已趨于成熟,但工程信號因受外界因素干擾而具有非平穩(wěn)特性,因此找到合適且性能優(yōu)良的處理非平穩(wěn)信號的方法尤為重要。瞬態(tài)成分是非平穩(wěn)信號特征的重要表現,其成分中包含大量有效信息,瞬時頻率能夠較好地反映信號瞬態(tài)分成的特征,可以用來判斷機械設備故障發(fā)生時刻和類型。國內外很多科研工作者對此進行深入探索,并取得一定成果,但在非平穩(wěn)信號瞬時頻率分析方面仍存在一些問題。本文對比分析幾種常用的非平穩(wěn)信號瞬時頻率計算方法,針對Hilbert-Huang變換法,分析其經驗模態(tài)分解過程中端點效應產生原因,提出降低端點效應的辦法—一高斯擬合法。利用高斯擬合法對原數據進行延拓,通過實驗看出該方法可以有效抑制分解過程中的端點效應。在瞬時頻率計算中,基于極坐標系下二階常微分方程法計算簡單,能夠快速跟蹤信號瞬時頻率。本文在此基礎上提出一種計算瞬時頻率新方法——閾值分段法,該法主要針對非平穩(wěn)信號的特性。利用相同時間段內信號與x軸圍成面積的變化情況確定每一個單分量信號的幅值突變點,在幅值突變點處將信號進行分段,分別求出每一段的瞬時頻率,再按時間順序將所得瞬時頻率進行合成,得到每一個單分量信號時間域上完整的瞬時頻率。通過實驗驗證該方法不僅計算簡單且能減小因為非平穩(wěn)信號幅值突然變化給瞬時頻率計算時帶來的影響。為驗證閾值分段法計算非平穩(wěn)信號瞬時頻率的實用性,將該方法應用在滾動軸承故障診斷上,選取滾動軸承三種不同情況下的振動信號進行分析,利用閾值分段法求出信號的瞬時頻率,進而得到Hilbert邊際譜,并與基于傳統(tǒng)Hilbert-Huang變換方法得到的Hilbert邊際譜進行對比。通過對比,可以看出該方法可以有效地排除干擾,判斷出滾動軸承故障類型,且識別故障信息能力更強。
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圖２．２邋ＥＭＤ的分解流程圖逡逑Ｆｉｇ２．２邋Ｆｌｏｗ邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ＥＭＤ逡逑如圖２．２所示為ＥＭＤ方法的分解流程圖。ＥＭＤ方法實際上就是一個篩選分離的過逡逑程，在整個分解過程中，將波形的成分變得單一，且所得到的波形擁有良好的局部對稱逡逑性。ＥＭＤ按照特征時間尺度的大小，按照從小到大的順序逐一將分量從原信號中分離逡逑出來，因此，可以將ＥＭＤ方法看成是一組高通濾波器。逡逑２．１．２端點效應及改善逡逑ＥＭＤ方法自問世以來，由于它優(yōu)越的特性在很多領域得到了廣泛應用�？偟膩碚f，逡逑ＥＭＤ方法具有自適應性、正交性與完備性及ＩＭＦ分量的調制特性等突出特點，但由于逡逑三次樣條插值包絡擬合偏差、端點擬合誤差等原因存在嚴重的端點效應、模態(tài)混疊現象，逡逑出現大量的虛假模態(tài)分量，導致ＥＭＤ分解結果失真甚至信號無法分解等一系列問題，，逡逑１６逡逑

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【學位授予單位】：大連交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN911.7;TH133.33

【參考文獻】

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本文編號：2599859