狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷對(duì)于保障關(guān)鍵設(shè)備的安全可靠運(yùn)行具有重要意義。原始振動(dòng)數(shù)據(jù)常包含傳感器原因?qū)е碌牧淤|(zhì)數(shù)據(jù)及受到工況不確定性影響,是狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)產(chǎn)生誤報(bào)警的主要因素。對(duì)原始振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩分處理,可以消除劣質(zhì)數(shù)據(jù)的影響,降低誤報(bào)警發(fā)生的概率。本文提出了一種共有成分重構(gòu)的去噪方法來(lái)獲得各振源真實(shí)的故障響應(yīng)。1.分析不同信號(hào)分解方法的分解性能。對(duì)信號(hào)分解性能的分析是提取共有成分重構(gòu)去噪方法的研究基礎(chǔ),是找到同源故障多次響應(yīng)共有成分的保障。應(yīng)用不同分解原理的信號(hào)分解方法（小波變換、集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸�、奇異譜分析、共振稀疏分解）分解不同類(lèi)型的信號(hào)（局部噪聲污染的沖擊響應(yīng)、高斯白噪聲干擾的沖擊響應(yīng),多頻率成分的諧波信號(hào)）,從分解子信號(hào)中信號(hào)與噪聲的能量分布、分離狀態(tài)、信噪比等多角度分析不同分解方法的分解性能。2.驗(yàn)證基于小波分解的共有成分重構(gòu)去噪方法的可行性。利用小波變換的多分辨率特性分解同源故障的多次響應(yīng),測(cè)量分解分量之間的相似性、確定相似性閾值,提取共有成分重構(gòu)完成去噪。在同源響應(yīng)共有成分的認(rèn)定中,選擇動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法作為分解子信號(hào)之間的相似性測(cè)量方法,選擇K均值聚類(lèi)作為相似性閾值確定方法。利用基... 

【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)】：94 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

受局部高頻噪聲干擾的沖擊信號(hào):(a)信號(hào)

圖２－６共振稀疏分解高頻噪聲干擾信號(hào)結(jié)果??Ｆｉ．２－６?Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ－ｂａｓｅｄ?ｓａｒｓｅ?ｄｅｃｏｍｏｓｅｄ?ｓｉｎａｌ?ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｄ?ｂｈｉｈ－ｆｒｅｕｅｎｃｎｏｉｓｅ??

圖２－１０共振稀疏分解頻率相近噪聲干擾信號(hào)結(jié)果??Ｆｉ．２－１０?Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ－ｂａｓｅｄ?ｓａｒｓｅ?ｄｅｃｏｍｏｓｅｄ?ｓｉｎａｌ?ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｄ?ｂｃｌｏｓｅ?ｆｒｅｕｅｎｃｎｏｉｓｅ??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于ITD與稀疏編碼收縮的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法[J]. 余建波,劉海強(qiáng),鄭小云,周炳海,程輝,孫習(xí)武.  振動(dòng)與沖擊. 2018(19)
[2]基于LMD-MS的滾動(dòng)軸承微弱故障提取方法[J]. 王志堅(jiān),吳文軒,馬維金,張紀(jì)平,王俊元,李偉偉.  振動(dòng).測(cè)試與診斷. 2018(05)
[3]基于Shannon熵的自適應(yīng)小波包閾值函數(shù)去噪算法研究[J]. 周建,向北平,倪磊,艾攀華.  振動(dòng)與沖擊. 2018(16)
[4]基于VMD濾波和極值點(diǎn)包絡(luò)階次的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 武英杰,辛紅偉,王建國(guó),王曉龍.  振動(dòng)與沖擊. 2018(14)
[5]基于EEMD與空域相關(guān)降噪的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[J]. 田晶,王英杰,王志,艾延廷,孫丹.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2018(07)
[6]基于字典學(xué)習(xí)形態(tài)分量分析的軸承故障診斷[J]. 吳洋,郝如江,李非.  石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(02)
[7]基于k值優(yōu)化VMD的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[J]. 王奉濤,柳晨曦,張濤,敦泊森,韓清凱,李宏坤.  振動(dòng).測(cè)試與診斷. 2018(03)
[8]強(qiáng)噪聲背景下頻率加權(quán)能量算子和變分模態(tài)分解在軸承故障提取中的應(yīng)用[J]. 徐元博,蔡宗琰,胡永彪,丁凱.  振動(dòng)工程學(xué)報(bào). 2018(03)
[9]基于迭代濾波和快速峭度圖的滾動(dòng)軸承微弱故障特征提取[J]. 鐘先友,田紅亮,趙春華,陳保家,陳法法.  振動(dòng)與沖擊. 2018(09)
[10]基于SVD和熵優(yōu)化頻帶熵的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[J]. 李華,劉韜,伍星,陳慶.  振動(dòng)工程學(xué)報(bào). 2018(02)

博士論文
[1]變轉(zhuǎn)速下滾動(dòng)軸承時(shí)變非平穩(wěn)故障特征提取方法研究[D]. 趙德尊.北京交通大學(xué) 2018
[2]齒輪噪源干擾下變轉(zhuǎn)速運(yùn)行滾動(dòng)軸承的故障診斷研究[D]. 王天楊.北京交通大學(xué) 2015
[3]齒輪箱復(fù)合故障診斷方法研究[D]. 李蓉.湖南大學(xué) 2013
[4]滾動(dòng)軸承打滑動(dòng)力學(xué)模型及振動(dòng)噪聲特征研究[D]. 涂文兵.重慶大學(xué) 2012
[5]機(jī)械系統(tǒng)故障信號(hào)特征提取技術(shù)研究[D]. 余紅英.中北大學(xué) 2005

碩士論文
[1]基于共振稀疏分解的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究[D]. 孫占龍.北京交通大學(xué) 2017
[2]基于稀疏分解的鐵路信號(hào)去噪算法研究[D]. 軒春霞.西南交通大學(xué) 2014
[3]滾動(dòng)軸承早期故障微弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 劉引峰.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[4]基于振動(dòng)信號(hào)的軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷方法研究[D]. 張乾.中南大學(xué) 2012
[5]基于小波分析的故障檢測(cè)與診斷[D]. 臧先峰.江南大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3077036