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快速非平穩(wěn)信號分析診斷與應用

發(fā)布時間:2017-03-24 11:00

  本文關(guān)鍵詞:快速非平穩(wěn)信號分析診斷與應用,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:非平穩(wěn)信號廣泛存在于自然界中,比如機械設備一旦出現(xiàn)故障時就會導致動態(tài)信號非平穩(wěn)現(xiàn)象的出現(xiàn)。傳統(tǒng)時頻分析方法在不同的角度上對非平穩(wěn)信號進行了分解,但是各自的缺陷卻很難使其根據(jù)信號本身的特點實現(xiàn)自適應分解,而且很難達到分析所需要的精度。針對非平穩(wěn)信號特點后來出現(xiàn)了經(jīng)驗模態(tài)分解方法,開辟了一條全新信號分析方法,通過篩分標準選取不同的尺度分量,然后配合希爾伯特變換提取信號中的時頻信息。經(jīng)驗模態(tài)分解方法在使用過程中存在四大弊端問題,很多學者在這方面提出了各種各樣的改進辦法,但是仍然無法同時解決這四個弊端。比如EEMD方法的提出,解決了模態(tài)混疊效應但是卻以犧牲計算時間為代價,得不償失。機械設備的在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)經(jīng)過多年的發(fā)展,逐步走向?qū)<一悄芑。隨著大型設備的結(jié)構(gòu)、功能、工況、環(huán)境日趨復雜,對在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)提出了全新的更高的要求。如何在更加復雜的信號環(huán)境中快速有效的挖掘出故障特征信息,是本文的一個研究重點。論文在傳統(tǒng)EMD算法的基礎上進行改進并且根據(jù)現(xiàn)有的二維快速自適應經(jīng)驗模態(tài)分解方法,提出了一種改進型的方法。因此,本論文主要研究內(nèi)容有:第一,本文提出了改進型的一維快速自適應經(jīng)驗模態(tài)分解方法。首先,采用自適應窗口準則獲取信號的峰峰值的統(tǒng)計特性;然后,采用順序統(tǒng)計濾波器來獲取信號的上下包絡線;最后,提出自循環(huán)停止準則,給出信號分解停止的準則。這種算法的最大優(yōu)點是避免了傳統(tǒng)EMD算法的四大弊端,同時具備自適應分析能力。第二,將一維快速自適應經(jīng)驗模態(tài)分解方法應用到轉(zhuǎn)子故障診斷、軸承故障診斷、減速箱故障診斷中,與傳統(tǒng)EMD算法的分析結(jié)果對比,展示出了一維快速自適應經(jīng)驗模態(tài)分解方法的優(yōu)越性能。同時將一維快速自適應經(jīng)驗模態(tài)分解方法和沖擊脈沖法結(jié)合,提出了一套軸承故障診斷技術(shù)。最后,論文主要研究了在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)基本情況,重點考慮旋轉(zhuǎn)機械中的監(jiān)測系統(tǒng)。通過分析冷軋機組和船舶軸系振動的特點,設計了兩套在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】:快速自適應經(jīng)驗模態(tài)分解方法 故障診斷 在線監(jiān)測 沖擊脈沖法
【學位授予單位】:上海交通大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TH17
【目錄】:
  • 摘要4-6
  • ABSTRACT6-11
  • 第一章 緒論11-17
  • 1.1 非平穩(wěn)信號分析研究的背景和意義11-12
  • 1.2 時頻分析方法的研究現(xiàn)狀12-15
  • 1.2.1 時頻分析方法12-14
  • 1.2.2 時頻分析方法的挑戰(zhàn)14-15
  • 1.3 課題的主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排15-17
  • 第二章 一維快速自適應經(jīng)驗模態(tài)分解理論基礎17-41
  • 2.1 引言17-18
  • 2.2 傳統(tǒng)經(jīng)驗模態(tài)分解方法理論基礎18-27
  • 2.2.1 傳統(tǒng)經(jīng)驗模態(tài)分解基本概念18-19
  • 2.2.2HHT基本原理19-23
  • 2.2.3 傳統(tǒng)經(jīng)驗模態(tài)分解方法的弊端23-27
  • 2.3 一維快速自適應經(jīng)驗模態(tài)分解理論27-36
  • 2.3.1 極值序列的獲取28-29
  • 2.3.2 濾波窗口尺寸29-31
  • 2.3.3 順序統(tǒng)計濾波器31-32
  • 2.3.4 自循環(huán)32
  • 2.3.5 包絡線的繪制32-35
  • 2.3.6 FAEMD的完備性和正交性35-36
  • 2.4 改進型一維快速自適應經(jīng)驗模態(tài)分解36-39
  • 2.4.1 濾波窗口-自適應窗口36-37
  • 2.4.2 尺度連續(xù)性37-38
  • 2.4.3 正交性38
  • 2.4.4 改進型FAEMD方法流程38-39
  • 2.5 本章小結(jié)39-41
  • 第三章 快速自適應經(jīng)驗模態(tài)分解應用分析41-57
  • 3.1 引言41
  • 3.2 性能分析41-46
  • 3.2.1 抑制端點效應以及在長信號分段處理中的優(yōu)勢41-42
  • 3.2.2 抑制模態(tài)混疊效應42-43
  • 3.2.3 微弱信號的處理和少量故障信號處理43-45
  • 3.2.4 提高計算效率45-46
  • 3.3 轉(zhuǎn)子故障診斷實驗驗證46-54
  • 3.3.1 轉(zhuǎn)子故障46
  • 3.3.2 模擬實驗裝置介紹46-47
  • 3.3.3 實驗安排47-48
  • 3.3.4 實驗驗證48-54
  • 3.4 風機減速箱故障診斷應用54-56
  • 3.4.1 減速箱故障簡介54-55
  • 3.4.2 海上風力發(fā)電機組減速箱-工程信號分析應用55-56
  • 3.5 本章小結(jié)56-57
  • 第四章 基于沖擊脈沖法快速滾動軸承故障診斷研究57-69
  • 4.1 引言57
  • 4.2 沖擊脈沖法理論研究57-58
  • 4.3 基于EFAEMD -SPM方法的滾動軸承故障診斷58-68
  • 4.3.1 滾動軸承故障形式和原因58-59
  • 4.3.2 滾動軸承的固有頻率及損傷故障特征頻率計算59-60
  • 4.3.3 滾動軸承故障診斷常用方法60
  • 4.3.4 基于快速經(jīng)驗模態(tài)分解解調(diào)的滾動軸承故障診斷方法60-61
  • 4.3.5 滾動軸承損傷實驗61-68
  • 4.4 小結(jié)68-69
  • 第五章 旋轉(zhuǎn)機械在線狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)研究69-90
  • 5.1 引言69
  • 5.2 在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)及故障診斷系統(tǒng)的設計69-76
  • 5.2.1 系統(tǒng)分析69-71
  • 5.2.2 硬件設計71-73
  • 5.2.3 軟件設計73-76
  • 5.3 冷軋機組在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)76-83
  • 5.3.1 硬件系統(tǒng)總體設計方案76-77
  • 5.3.2 振動測點布置和傳感器類型的選取77-79
  • 5.3.3 關(guān)鍵技術(shù)79
  • 5.3.4 軟件系統(tǒng)設計方案79-81
  • 5.3.5 界面設計81-82
  • 5.3.6 案例分析82-83
  • 5.4 船舶軸系振動監(jiān)測系統(tǒng)83-89
  • 5.4.1 振動測點布置和傳感器類型選擇84-85
  • 5.4.2 硬件工裝系統(tǒng)設計方案85-87
  • 5.4.3 軟件系統(tǒng)設計方案87-88
  • 5.4.4 界面設計88-89
  • 5.5 小結(jié)89-90
  • 第六章 結(jié)論與展望90-93
  • 6.1 研究結(jié)論90-91
  • 6.2 研究展望91-93
  • 參考文獻93-99
  • 攻讀碩士期間發(fā)表論文、專利及獲獎99-101
  • 致謝101-103

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5 陳凱;快速非平穩(wěn)信號分析診斷與應用[D];上海交通大學;2015年

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