經(jīng)驗(yàn)小波變換在軸承故障特征提取中的應(yīng)用研究
發(fā)布時(shí)間:2021-01-18 02:05
信號(hào)自適應(yīng)分解方法能根據(jù)信號(hào)本身的特征將復(fù)雜信號(hào)分解成一系列簡(jiǎn)單分量之和,在故障診斷中被廣泛用來(lái)消除噪聲和提取故障特征。為了提高經(jīng)驗(yàn)小波變換(Empirical Wavelet Transform,EWT)提取軸承故障特征的能力,本文開展了自適應(yīng)信號(hào)分解方法對(duì)比分析研究,取得以下成果:對(duì)比分析了常用自適應(yīng)信號(hào)分解方法的分解方式、分解成份和分解能力。證明經(jīng)驗(yàn)小波變換在抗模態(tài)混疊和分解時(shí)間方面明顯優(yōu)于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,因而更適用于軸承振動(dòng)信號(hào)故障特征提取。EWT在對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解時(shí),必須通過(guò)傅里葉譜的合理分割來(lái)達(dá)到良好的效果。針對(duì)實(shí)際信號(hào)復(fù)雜多變,經(jīng)驗(yàn)小波變換實(shí)施不變的問(wèn)題,提出了改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)小波變換(Improved Empirical Wavelet Transform,IEWT)算法。該算法引入循環(huán)包絡(luò)分析,采用“l(fā)ocmaxmin”方法分割信號(hào)頻譜,獲取多個(gè)單分量;然后采用Pearson相關(guān)系數(shù)衡量相鄰分量間的關(guān)聯(lián)度,將關(guān)聯(lián)度高的單分量合并,作為新的分割策略。仿真信號(hào)分析證明了該方法能更高效合理地進(jìn)行頻譜分割。為提高軸承故障特征提取效率,提出了熵價(jià)值評(píng)價(jià)方法,用于對(duì)改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)小波變換分解得到的...
【文章來(lái)源】:北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:83 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題??Fig.?2-1?Endpoint?effect?problem??
0.1?0.2?0.3?0.4?0.5?0.6?0.7?0.8?0.9?1??時(shí)間f/s??圖2-1端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題??Fig.?2-1?Endpoint?effect?problem??(2)模態(tài)混疊問(wèn)題??除了上面討論的缺點(diǎn)之外,EMD的另一個(gè)突出缺點(diǎn)是模態(tài)混疊其被定義??為包括顯著屬于不同尺度的單個(gè)振蕩分量,或者存在于不同分量中的類似尺度的??分量。正如Huang等人所討論的那樣,這會(huì)使個(gè)別IMF的物理意義模糊不清。為??了清楚地理解,我們使用式(2-3)所示的仿真信號(hào)來(lái)說(shuō)明模態(tài)混疊的問(wèn)題:??^(0?=?^.?(0?+?^2?(0?+?^(0??x]?(/)?=?l/(l.2+cos(27i/))?(2?3)??x2?(/)?=?l/1.5+sin(2n/)??jc3?(/)?=(?1?+sin(97t/))cos(?10〇7i/)??圖2-2顯示了仿真信號(hào)的EMD分解結(jié)果。可以看出,EMD分解得到的結(jié)果??中,不但原仿真信號(hào)的分量1和分量2沒(méi)有分離開,混疊成了一個(gè)新的分量,而??且出現(xiàn)了多個(gè)虛假分量。??模態(tài)混疊問(wèn)題是由于信號(hào)時(shí)頻尺度不連續(xù)引發(fā)的結(jié)果?偨Y(jié)產(chǎn)生模態(tài)混疊問(wèn)??題的情況主要有以下幾種[68]:??(1)
EWT能夠達(dá)到適應(yīng)性的關(guān)鍵在于信號(hào)頻譜分割操作。假定傅里葉支撐[0,?71]??被分割成W個(gè)連續(xù)的頻帶(下一部分將介紹頻帶劃分問(wèn)題)。依據(jù)Shannon準(zhǔn)則的??要求,在分析過(guò)程中把信號(hào)的傅里葉頻譜定義在[0,司范圍內(nèi)。如圖2-3,將禮表??示為每個(gè)段之間的邊界(其中<y?=0和叫=7〇,每個(gè)段表示為An=[叫,叫],那??么很容易看出,U二八?=[0,?71]。以每個(gè)%為中心,定義了寬度2r?的過(guò)渡階段T??(圖2-3中的灰色陰影區(qū)域)。??311通丄??a\?^2?(〇??h?n??圖2-3?EWT分解頻譜分區(qū)??Fig.?2-3?EWT?decomposition?spectrum?segmentation?diagram??對(duì)V?>0,分別通過(guò)等式(2-7)和(2-8)定義經(jīng)驗(yàn)尺度函數(shù)和經(jīng)驗(yàn)小??波函數(shù)么(《):??1?\(〇\?<?<y,?-?r,??^,(fi;)?=?]cos?-p?—?(1^1-6;,+r,)?(〇,-^<\(〇\<〇},+^?(2-7)??L2?)\??[〇?其他??13??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)小波變換的齒輪箱故障診斷新方法與應(yīng)用[J]. 王昌明,張征,李峰,魯聰達(dá). 噪聲與振動(dòng)控制. 2018(05)
[2]基于雙樹復(fù)小波分解的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷[J]. 劉清清,楊江天,尹子棟. 北京交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(04)
[3]一種自適應(yīng)頻率窗經(jīng)驗(yàn)小波變換的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[J]. 鄧飛躍,強(qiáng)亞文,楊紹普,郝如江,劉永強(qiáng). 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(08)
[4]采用經(jīng)驗(yàn)小波變換的風(fēng)力發(fā)電機(jī)振動(dòng)信號(hào)消噪[J]. 陳學(xué)軍,楊永明. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2018(05)
[5]改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)小波變換在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 朱艷萍,包文杰,涂曉彤,胡越,李富才. 噪聲與振動(dòng)控制. 2018(01)
[6]基于IMF熵價(jià)值的輪對(duì)軸承故障自適應(yīng)診斷[J]. 易彩,林建輝,丁建明,張衛(wèi)華. 鐵道學(xué)報(bào). 2017(10)
[7]信號(hào)自適應(yīng)分解對(duì)比研究及其在機(jī)車軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 魏勇召,趙明元,楊江天. 機(jī)車電傳動(dòng). 2017(04)
[8]基于能量聚集度經(jīng)驗(yàn)小波變換的齒輪箱早期微弱故障診斷[J]. 王友仁,陳偉,孫燦飛,孫權(quán),黃海安. 中國(guó)機(jī)械工程. 2017(12)
[9]采用改進(jìn)HVD與Lempel-Ziv復(fù)雜性測(cè)度的滾動(dòng)軸承早期損傷程度評(píng)估方法[J]. 夏平,徐華,馬再超,雷默涵,裴世源,譙自健. 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(06)
[10]基于經(jīng)驗(yàn)小波變換的振動(dòng)信號(hào)分析[J]. 陳學(xué)軍,楊永明. 太陽(yáng)能學(xué)報(bào). 2017(02)
碩士論文
[1]新穎的自適應(yīng)時(shí)頻分布方法及在故障診斷中應(yīng)用研究[D]. 朱明.南昌航空大學(xué) 2015
[2]信號(hào)自適應(yīng)分解及其在軌道車輛故障診斷中的應(yīng)用[D]. 陳欣安.北京交通大學(xué) 2015
[3]基于EMD的滾動(dòng)軸承故障診斷方法的研究[D]. 陸小明.蘇州大學(xué) 2012
本文編號(hào):2984049
【文章來(lái)源】:北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:83 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題??Fig.?2-1?Endpoint?effect?problem??
0.1?0.2?0.3?0.4?0.5?0.6?0.7?0.8?0.9?1??時(shí)間f/s??圖2-1端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題??Fig.?2-1?Endpoint?effect?problem??(2)模態(tài)混疊問(wèn)題??除了上面討論的缺點(diǎn)之外,EMD的另一個(gè)突出缺點(diǎn)是模態(tài)混疊其被定義??為包括顯著屬于不同尺度的單個(gè)振蕩分量,或者存在于不同分量中的類似尺度的??分量。正如Huang等人所討論的那樣,這會(huì)使個(gè)別IMF的物理意義模糊不清。為??了清楚地理解,我們使用式(2-3)所示的仿真信號(hào)來(lái)說(shuō)明模態(tài)混疊的問(wèn)題:??^(0?=?^.?(0?+?^2?(0?+?^(0??x]?(/)?=?l/(l.2+cos(27i/))?(2?3)??x2?(/)?=?l/1.5+sin(2n/)??jc3?(/)?=(?1?+sin(97t/))cos(?10〇7i/)??圖2-2顯示了仿真信號(hào)的EMD分解結(jié)果。可以看出,EMD分解得到的結(jié)果??中,不但原仿真信號(hào)的分量1和分量2沒(méi)有分離開,混疊成了一個(gè)新的分量,而??且出現(xiàn)了多個(gè)虛假分量。??模態(tài)混疊問(wèn)題是由于信號(hào)時(shí)頻尺度不連續(xù)引發(fā)的結(jié)果?偨Y(jié)產(chǎn)生模態(tài)混疊問(wèn)??題的情況主要有以下幾種[68]:??(1)
EWT能夠達(dá)到適應(yīng)性的關(guān)鍵在于信號(hào)頻譜分割操作。假定傅里葉支撐[0,?71]??被分割成W個(gè)連續(xù)的頻帶(下一部分將介紹頻帶劃分問(wèn)題)。依據(jù)Shannon準(zhǔn)則的??要求,在分析過(guò)程中把信號(hào)的傅里葉頻譜定義在[0,司范圍內(nèi)。如圖2-3,將禮表??示為每個(gè)段之間的邊界(其中<y?=0和叫=7〇,每個(gè)段表示為An=[叫,叫],那??么很容易看出,U二八?=[0,?71]。以每個(gè)%為中心,定義了寬度2r?的過(guò)渡階段T??(圖2-3中的灰色陰影區(qū)域)。??311通丄??a\?^2?(〇??h?n??圖2-3?EWT分解頻譜分區(qū)??Fig.?2-3?EWT?decomposition?spectrum?segmentation?diagram??對(duì)V?>0,分別通過(guò)等式(2-7)和(2-8)定義經(jīng)驗(yàn)尺度函數(shù)和經(jīng)驗(yàn)小??波函數(shù)么(《):??1?\(〇\?<?<y,?-?r,??^,(fi;)?=?]cos?-p?—?(1^1-6;,+r,)?(〇,-^<\(〇\<〇},+^?(2-7)??L2?)\??[〇?其他??13??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)小波變換的齒輪箱故障診斷新方法與應(yīng)用[J]. 王昌明,張征,李峰,魯聰達(dá). 噪聲與振動(dòng)控制. 2018(05)
[2]基于雙樹復(fù)小波分解的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷[J]. 劉清清,楊江天,尹子棟. 北京交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(04)
[3]一種自適應(yīng)頻率窗經(jīng)驗(yàn)小波變換的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[J]. 鄧飛躍,強(qiáng)亞文,楊紹普,郝如江,劉永強(qiáng). 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(08)
[4]采用經(jīng)驗(yàn)小波變換的風(fēng)力發(fā)電機(jī)振動(dòng)信號(hào)消噪[J]. 陳學(xué)軍,楊永明. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2018(05)
[5]改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)小波變換在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 朱艷萍,包文杰,涂曉彤,胡越,李富才. 噪聲與振動(dòng)控制. 2018(01)
[6]基于IMF熵價(jià)值的輪對(duì)軸承故障自適應(yīng)診斷[J]. 易彩,林建輝,丁建明,張衛(wèi)華. 鐵道學(xué)報(bào). 2017(10)
[7]信號(hào)自適應(yīng)分解對(duì)比研究及其在機(jī)車軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 魏勇召,趙明元,楊江天. 機(jī)車電傳動(dòng). 2017(04)
[8]基于能量聚集度經(jīng)驗(yàn)小波變換的齒輪箱早期微弱故障診斷[J]. 王友仁,陳偉,孫燦飛,孫權(quán),黃海安. 中國(guó)機(jī)械工程. 2017(12)
[9]采用改進(jìn)HVD與Lempel-Ziv復(fù)雜性測(cè)度的滾動(dòng)軸承早期損傷程度評(píng)估方法[J]. 夏平,徐華,馬再超,雷默涵,裴世源,譙自健. 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(06)
[10]基于經(jīng)驗(yàn)小波變換的振動(dòng)信號(hào)分析[J]. 陳學(xué)軍,楊永明. 太陽(yáng)能學(xué)報(bào). 2017(02)
碩士論文
[1]新穎的自適應(yīng)時(shí)頻分布方法及在故障診斷中應(yīng)用研究[D]. 朱明.南昌航空大學(xué) 2015
[2]信號(hào)自適應(yīng)分解及其在軌道車輛故障診斷中的應(yīng)用[D]. 陳欣安.北京交通大學(xué) 2015
[3]基于EMD的滾動(dòng)軸承故障診斷方法的研究[D]. 陸小明.蘇州大學(xué) 2012
本文編號(hào):2984049
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