滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中關(guān)鍵卻易損壞的部件之一,對其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控可以提高設(shè)備的可靠性與利用率。由于滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號包含了大量的軸承運(yùn)行狀態(tài)信息,將工程現(xiàn)場采集的含噪信號進(jìn)行降噪處理可為準(zhǔn)確分析信號的狀態(tài)做保障,從而實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承運(yùn)行狀態(tài)的有效監(jiān)控。因此,對滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號的降噪與狀態(tài)分析進(jìn)行深入研究具有重要意義。本文選擇實(shí)際工程中復(fù)雜的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號進(jìn)行處理,分別對振動(dòng)信號的降噪法和狀態(tài)分析法做了相應(yīng)改進(jìn)。針對小波變換降噪法中閾值函數(shù)存在的不足,提出了一種基于改進(jìn)小波閾值函數(shù)的降噪法,依據(jù)小波變換的自身特性和小波系數(shù)的相關(guān)系數(shù)構(gòu)建了新閾值函數(shù)。針對SVD降噪法中有效秩階次的確定問題,提出了一種基于K_means聚類的SVD降噪法,解決了有效秩階次的確定依靠人為經(jīng)驗(yàn)的問題。通過仿真和實(shí)驗(yàn)分析,采用性能評價(jià)指標(biāo)和頻譜分析圖對比表明,這兩種方法大大提高了降噪的效果和穩(wěn)定性,同時(shí)將這兩種方法進(jìn)行組合可以實(shí)現(xiàn)信號的全頻段降噪。針對K近鄰算法存在的特征作用相同易造成分類誤差的不足,提出了一種基于改進(jìn)K近鄰算法的信號狀態(tài)分析法。通過實(shí)驗(yàn)表明,該方法可以高精度的分析出滾動(dòng)軸承... 

【文章來源】：哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

beunus信號的時(shí)域圖

15Fig.2-4 Spectrum diagram of bumps（2）仿真結(jié)果：分別使用傳統(tǒng)的硬、軟閾值函數(shù)和改進(jìn)的閾值函數(shù)mps 加噪信號進(jìn)行降噪處理，得到降噪后的信號時(shí)域圖如圖 2-5 和頻譜圖 2-6。本章采用兩種指標(biāo)去衡量三種方法的降噪效果，兩種指標(biāo)分別是信號的誤差（Mean-square error，MSE）和信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）果MSE 越小，SNR 越大，表明該方法的降噪效果越明顯。MSE 和SNR

義分別如下公式：( ( ) ( ))211MSE Nkx k x kN== （2-13）( )( ( ) ( ))2121SNR 10 log NkNkx kx k x k== = （2-14）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3258152