基于Gabor變換和盲信號(hào)分離的信號(hào)降噪技術(shù)及應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2020-08-28 06:39
【摘要】:齒輪系統(tǒng)作為現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)中必不可少的機(jī)械傳動(dòng)裝置,具有傳遞動(dòng)力大,傳遞運(yùn)動(dòng)準(zhǔn)確,傳動(dòng)平穩(wěn)等諸多優(yōu)點(diǎn)。隨著現(xiàn)代機(jī)械設(shè)備向著大型化、高效率、高強(qiáng)度、自動(dòng)化及高性能方向發(fā)展,作為傳遞運(yùn)動(dòng)和動(dòng)力的齒輪裝置發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。然而,由于其自身結(jié)構(gòu)復(fù)雜,工作環(huán)境惡劣等原因,齒輪及齒輪箱都容易受到損害和出現(xiàn)故障。因此,采用先進(jìn)的技術(shù)對(duì)齒輪及齒輪箱進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷,可實(shí)現(xiàn)由事后維修、定期檢修到視情維修的根本轉(zhuǎn)變,減少不必要的損失,從而創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益,具有重大的意義。 針對(duì)齒輪箱常見(jiàn)故障,分析其典型故障機(jī)理及振動(dòng)特性,重點(diǎn)研究了三種故障特征提取技術(shù),包括基于Gabor變換與盲信號(hào)分離相結(jié)合的故障診斷新技術(shù)、基于Gabor變換的盲分離算法和基于Gabor變換的欠定盲分離算法。將這三種方法用于實(shí)測(cè)故障信號(hào)的分析,結(jié)果表明,這些方法均取得了良好的效果,為齒輪系統(tǒng)故障診斷提供了新的思路。 主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下: (1)研究了盲信號(hào)分離的基本原理,推導(dǎo)了以JADE法為代表的批處理方法、以Infomax為代表的自適應(yīng)算法及以FastICA為代表的固定點(diǎn)算法,并分析其應(yīng)用特點(diǎn)。同時(shí),還提出了幾種新的性能評(píng)價(jià)指標(biāo),克服了傳統(tǒng)判別盲信號(hào)分離效果性能指標(biāo)的一些不足。 (2)詳細(xì)介紹了齒輪系統(tǒng)的典型故障類(lèi)型,并分析其故障機(jī)理及振動(dòng)特性,作為故障診斷的依據(jù)。然后根據(jù)實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有條件,設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)方案,對(duì)原有齒輪箱故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行改進(jìn),設(shè)置典型故障類(lèi)型進(jìn)行了相關(guān)故障診斷實(shí)驗(yàn)。 (3)根據(jù)時(shí)頻分析技術(shù)與盲信號(hào)分離技術(shù),提出了基于Gabor變換降噪方法、基于Gabor變換的盲信號(hào)分離算法及基于Gabor變換的欠定盲信號(hào)分離算法。數(shù)值仿真驗(yàn)證了上述方法的科學(xué)性、有效性,為齒輪系統(tǒng)故障診斷提供了新的方法。 (4)在齒輪箱故障診斷中,三種方法均成功地分離出實(shí)測(cè)信號(hào)中的典型故障信號(hào),其故障特征與實(shí)驗(yàn)設(shè)置故障完全吻合。同時(shí),實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分離結(jié)果表明,這三種方法都能取得很好的降噪效果。 最后,對(duì)所取得的研究成果進(jìn)行了總結(jié),并指出了若干值得進(jìn)一步研究的方向。
【學(xué)位授予單位】:石家莊鐵道學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2010
【分類(lèi)號(hào)】:TH132.41;TH165.3
【圖文】:
取數(shù)據(jù)長(zhǎng)度N二1000的混合信號(hào)。然后分別采用FastiCA算法、JADE算法和Infomax算法對(duì)混合信號(hào)進(jìn)行分離,其源信號(hào)(取噪聲信號(hào)強(qiáng)度k=l)、混合信號(hào)和分離結(jié)果如圖2一2一圖2一6所示。比較分離后的信號(hào)與源信號(hào),可以看出,它們只是幅值有所變化、相位反相而己。以上分離信號(hào)的幅值和相位的變化,正是盲信號(hào)分離的兩個(gè)不確定性。由于進(jìn)行故障診斷時(shí),主要分析信號(hào)的頻率特征,因此,這兩個(gè)不確定性不會(huì)對(duì)診斷結(jié)果造成影響,即利用JADE法分離的結(jié)果可以用于故障診斷判斷依據(jù)。}阿腳叭刀V劃 02004006008001000 202. 020040060080()l0001000琳琳峭鈞咧腳喃叫兩兩圖2一2源信號(hào)圖2一3混合信號(hào)一24一
八八句妒八句丫丫1000 02004006008001000圖2一 4FastICA算法圖2一 5JADE算法0,4 0.3 0.2l_O 1QO。o·’}“00000000000000曰d戴坦織提 02004006008001000丈J八U5LO 2004006008001000入入八廣以、入八廠勺氣氣1000圖2一 6Infomax算法 020406080100噪聲放大倍數(shù)/(k)圖2一 7FastICA算法表2一1噪聲強(qiáng)度k=1時(shí)的相似系數(shù)算法FastlCA算法JADE算法Infomax算法、、les縣eet任les夕n,八,O八Q
本文編號(hào):2807246
【學(xué)位授予單位】:石家莊鐵道學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2010
【分類(lèi)號(hào)】:TH132.41;TH165.3
【圖文】:
取數(shù)據(jù)長(zhǎng)度N二1000的混合信號(hào)。然后分別采用FastiCA算法、JADE算法和Infomax算法對(duì)混合信號(hào)進(jìn)行分離,其源信號(hào)(取噪聲信號(hào)強(qiáng)度k=l)、混合信號(hào)和分離結(jié)果如圖2一2一圖2一6所示。比較分離后的信號(hào)與源信號(hào),可以看出,它們只是幅值有所變化、相位反相而己。以上分離信號(hào)的幅值和相位的變化,正是盲信號(hào)分離的兩個(gè)不確定性。由于進(jìn)行故障診斷時(shí),主要分析信號(hào)的頻率特征,因此,這兩個(gè)不確定性不會(huì)對(duì)診斷結(jié)果造成影響,即利用JADE法分離的結(jié)果可以用于故障診斷判斷依據(jù)。}阿腳叭刀V劃 02004006008001000 202. 020040060080()l0001000琳琳峭鈞咧腳喃叫兩兩圖2一2源信號(hào)圖2一3混合信號(hào)一24一
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本文編號(hào):2807246
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