旋轉機械作為大型裝備重要的組成部分,在裝備高效穩(wěn)定運行過程中占據(jù)重要地位,其失效或者發(fā)生故障將會對裝備安全運行和效能發(fā)揮造成重大影響。因此,研究旋轉機械的健康監(jiān)測對于保障裝備安全運行和人員生命安全具有重要意義。隨著現(xiàn)代科技的不斷發(fā)展,裝備變得越來越復雜,要更為全面地評估裝備健康狀況就需要借助于更多類型、更多數(shù)量的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)。對于長期運行的設備來說,實時地監(jiān)控裝備運行狀態(tài)意味著長時間的不間斷連續(xù)采樣,該過程會產(chǎn)生海量的裝備狀態(tài)數(shù)據(jù),一方面會給數(shù)據(jù)存儲帶來巨大的壓力,對于需要遠距離傳輸狀態(tài)數(shù)據(jù)到地面指揮站的裝備如戰(zhàn)斗機、直升機等,由于無線傳輸速率和帶寬的限制,海量數(shù)據(jù)也會加大數(shù)據(jù)傳輸?shù)碾y度和壓力;另一方面,雖然數(shù)據(jù)量的增多可以提供更多裝備狀態(tài)信息,然而這些數(shù)據(jù)往往存在很大的冗余,因此獲得的數(shù)據(jù)越多,數(shù)據(jù)冗余量也就越大,這就會造成存儲和通信資源的巨大浪費。同時,數(shù)據(jù)量越大,信號處理的負擔也就越重,計算代價也就越大。壓縮感知作為一種新型的狀態(tài)感知技術,在確保狀態(tài)信息量的同時,只需采集少量的壓縮觀測值,可有效地緩解海量狀態(tài)數(shù)據(jù)的存儲和傳輸壓力,且由于低維壓縮觀測值中已包涵裝備運行狀態(tài)信息,因此可直接用于裝備的健康監(jiān)測等。針對上述旋轉機械健康監(jiān)測中的問題,結合壓縮感知的特點,本文研究了壓縮感知技術在旋轉機械健康監(jiān)測中的應用,主要工作如下。(1)分析了壓縮感知基本理論和旋轉機械振動信號的稀疏表示問題,構建和分析了三類對振動信號擁有較好稀疏表示效果的字典,包括完備字典、固定的超完備字典以及基于字典學習理論的超完備字典等,并分析了不同字典對振動信號的稀疏分解性能;研究了基于稀疏表示字典的振動數(shù)據(jù)壓縮方法和五種衡量振動數(shù)據(jù)壓縮效果的評價指標,并基于此分析了適用于振動信號稀疏化的字典對振動數(shù)據(jù)的壓縮效果。(2)提出了基于信號稀疏分解理論的軸承故障檢測和診斷方法,分別構建了基于字典學習的軸承故障檢測模型和故障診斷模型,使用電機驅動端深溝球軸承運行狀態(tài)振動數(shù)據(jù)對所提方法進行了驗證,分析了稀疏表示誤差閾值和分解原子個數(shù)等對故障檢測和診斷結果的影響。(3)分析了直接使用壓縮感知觀測值實現(xiàn)信號檢測和分類的數(shù)學基礎以及相應的檢測與分類概率;分析了不同狀態(tài)振動信號頻域能量分布的區(qū)別,提出了基于信號頻域能量分布且直接使用壓縮感知觀測值的軸承故障檢測方法,使用電機驅動端深溝球軸承運行狀態(tài)振動數(shù)據(jù)對該方法進行驗證,并分析了壓縮觀測值數(shù)量等參數(shù)對檢測結果的影響。(4)使用軸承不同狀態(tài)下的振動數(shù)據(jù)訓練得到可分別表示相應狀態(tài)振動信號的超完備字典,在這些不同類型字典和稀疏分解理論的基礎上,提出了直接從低維壓縮觀測值出發(fā)且無需重構原始信號的軸承故障檢測方法和軸承故障診斷方法,分析了閾值、觀測數(shù)量、稀疏度和壓縮觀測方式等因素對故障診斷結果的影響及其設置原則。(5)提出了基于壓縮感知原理的振動數(shù)據(jù)修復方法。將數(shù)據(jù)丟失過程轉化為壓縮觀測過程,根據(jù)振動數(shù)據(jù)丟失行為的規(guī)律,構建相應的壓縮觀測向量和壓縮觀測矩陣并在此基礎上重構原始完整信號實現(xiàn)振動數(shù)據(jù)的修復。使用仿真數(shù)據(jù)和電機驅動端深溝球軸承運行狀態(tài)振動數(shù)據(jù)對該方法進行驗證,分析了不同丟失方式和丟失數(shù)據(jù)量對修復結果的影響。(6)提出了基于壓縮感知原理的振動數(shù)據(jù)降噪方法。針對旋轉機械振動數(shù)據(jù)的噪聲干擾問題,利用振動信號可通過某些字典實現(xiàn)稀疏化而噪聲信號在大多數(shù)字典上不能稀疏表示的特點,對受噪聲污染的振動信號執(zhí)行壓縮感知和信號重構,在該轉化過程中實現(xiàn)振動數(shù)據(jù)降噪。使用齒輪仿真數(shù)據(jù)和電機驅動端深溝球軸承運行狀態(tài)振動數(shù)據(jù)對所提方法進行驗證,分析了使用不同字典時的降噪效果。綜上所述,本文研究了壓縮感知原理及其在旋轉機械健康監(jiān)測領域中的應用。構建了三類適用于振動數(shù)據(jù)稀疏表示的字典,分析結果表明這些字典均對軸承振動數(shù)據(jù)具有較好的稀疏分解效果;提出和驗證了基于信號稀疏分解理論的軸承故障檢測和診斷方法;分析了直接使用壓縮感知觀測值實現(xiàn)信號檢測和分類的數(shù)學基礎以及相應的檢測與分類概率,提出和驗證了直接使用低維壓縮感知觀測值的軸承故障檢測和診斷方法;提出了基于壓縮感知原理的振動數(shù)據(jù)修復方法和振動數(shù)據(jù)降噪方法,并使用仿真數(shù)據(jù)和電機驅動端深溝球軸承實驗數(shù)據(jù)驗證了所提方法的有效性。
【學位單位】：國防科學技術大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2015
【中圖分類】：TH17
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景
        1.1.1 研究意義
        1.1.2 需求分析
    1.2 壓縮感知應用研究現(xiàn)狀
    1.3 課題來源與主要研究內(nèi)容
        1.3.1 課題來源
        1.3.2 研究內(nèi)容和章節(jié)安排
第二章 壓縮感知基本理論
    2.1 引言
    2.2 壓縮感知基本原理
    2.3 壓縮感知中的關鍵問題
        2.3.1 信號稀疏表示
        2.3.2 觀測系統(tǒng)設計
        2.3.3 信號重構算法
    2.4 本章小結
第三章 旋轉機械振動信號稀疏表示方法
    3.1 引言
    3.2 完備字典上的信號稀疏表示
        3.2.1 基于離散傅里葉變換的信號稀疏化方法
        3.2.2 基于離散余弦變換的信號稀疏化方法
        3.2.3 基于離散小波變換的信號稀疏化方法
        3.2.4 完備字典對旋轉機械振動信號的稀疏表示性能分析
    3.3 超完備字典上的信號稀疏表示
        3.3.1 通過正交基級聯(lián)得到的超完備字典
        3.3.2 通過精細采樣得到的超完備字典
        3.3.3 通過插值拓展得到的超完備字典
        3.3.4 通過時頻原子離散化得到的超完備字典
    3.4 基于字典學習的信號稀疏表示
        3.4.1 常用的字典學習方法
        3.4.2 確定狀態(tài)下的振動信號稀疏表示字典構造
        3.4.3 未知狀態(tài)下的振動信號稀疏表示字典構造
    3.5 本章小結
第四章 信號稀疏表示理論在數(shù)據(jù)壓縮和故障診斷中的應用
    4.1 引言
    4.2 基于信號稀疏表示的振動數(shù)據(jù)壓縮
        4.2.1 振動數(shù)據(jù)壓縮效果評價
        4.2.2 基于完備字典的振動數(shù)據(jù)壓縮
        4.2.3 基于超完備字典的振動數(shù)據(jù)壓縮
        4.2.4 基于學習字典的振動數(shù)據(jù)壓縮
    4.3 基于信號稀疏分解的軸承故障檢測
        4.3.1 信號稀疏分解的數(shù)學表述
        4.3.2 基于信號稀疏分解的軸承故障檢測原理及過程
        4.3.3 故障檢測方法的實驗驗證
    4.4 基于信號稀疏分解的軸承故障診斷
        4.4.1 基于信號稀疏分解的軸承故障診斷原理
        4.4.2 基于信號稀疏分解的軸承故障診斷過程
        4.4.3 故障診斷方法的實驗驗證
    4.5 本章小節(jié)
第五章 基于低維壓縮觀測值的軸承故障診斷方法
    5.1 引言
    5.2 直接使用壓縮觀測值的數(shù)學原理分析
        5.2.1 基于壓縮觀測值的檢測問題
        5.2.2 基于壓縮觀測值的分類問題
    5.3 基于信號頻域能量分布的軸承故障檢測
        5.3.1 基本原理
        5.3.2 軸承故障檢測過程
        5.3.3 故障檢測方法的實驗驗證
    5.4 直接使用低維壓縮觀測值實現(xiàn)軸承故障檢測
        5.4.1 故障檢測原理
        5.4.2 故障檢測方法的實驗驗證
    5.5 直接使用低維壓縮觀測值實現(xiàn)軸承故障診斷
        5.5.1 故障診斷原理
        5.5.2 故障診斷方法的實驗驗證
    5.6 本章小節(jié)
第六章 基于壓縮感知原理的振動數(shù)據(jù)修復和降噪方法
    6.1 引言
    6.2 基于壓縮感知原理的振動信號修復方法
        6.2.1 振動數(shù)據(jù)修復原理
        6.2.2 仿真數(shù)據(jù)驗證
        6.2.3 實測振動數(shù)據(jù)驗證
    6.3 基于壓縮感知原理的振動信號降噪方法
        6.3.1 振動信號降噪原理
        6.3.2 仿真實驗驗證
        6.3.3 實測振動數(shù)據(jù)驗證
    6.4 本章小結
第七章 結論與展望
    7.1 全文總結
        7.1.1 主要研究工作
        7.1.2 主要結論
        7.1.3 主要創(chuàng)新點
    7.2 研究工作展望
致謝
參考文獻
作者在學期間取得的學術成果


本文編號：2892977