發(fā)布時間：2017-05-31 18:02

  本文關(guān)鍵詞：新穎的自適應(yīng)時頻分布方法及在故障診斷中應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本論文是在國家自然科學(xué)基金(51265039,51261024,51075372,50775208),江西省教育廳科技計劃項目(No.GJJ12405)、湖南省機械設(shè)備健康維護(hù)重點實驗室開放基金(201204)、廣東省數(shù)字信號與圖像處理技術(shù)重點實驗室開放課題(2014GDDSIPL-01)和江西省研究生創(chuàng)新基金項目(No.YC2013-S214)資助下,針對時頻分析缺乏自適應(yīng)的缺點,本項目提出了一些新的自適應(yīng)時頻分析方法,并將這些方法應(yīng)用于機械故障診斷中,仿真和實驗結(jié)果都表明了這些方法的有效性,并取得了很好的創(chuàng)新性成果。本文主要內(nèi)容包括以下幾個方面:1、鑒于自適應(yīng)廣義S變換繼承了短時Fourier變換、小波變換和標(biāo)準(zhǔn)S變換的所有優(yōu)點,同時也彌補了它們存在的不足,具有良好的自適應(yīng)的獨特特性,在此,將該方法引入到機械故障診斷中,提出了一種基于自適應(yīng)廣義S變換的機械故障診斷方法,并與傳統(tǒng)的短時Fourier變換、Wigner-Ville分布、小波變換、標(biāo)準(zhǔn)S變換等時頻分析方法進(jìn)行了對比分析,仿真研究表明,自適應(yīng)廣義S變換具有明顯的優(yōu)勢,能靈活地通過調(diào)節(jié)參數(shù)來自適應(yīng)地調(diào)節(jié)窗函數(shù)的寬度,以便達(dá)到最佳的時頻分辨率。最后,將該方法分別應(yīng)用到轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷和滾動軸承故障診斷中,碰摩故障實驗結(jié)果表明,提出的方法能有效地揭示出碰摩故障數(shù)據(jù)的頻率結(jié)構(gòu),區(qū)分碰摩故障的嚴(yán)重程度,滾動軸承故障實驗結(jié)果表明,提出的方法能有效地揭示出不同軸承故障的特征頻率。2、針對固定核的缺陷,并根據(jù)自適應(yīng)優(yōu)化核的設(shè)計準(zhǔn)則,提出了兩種新的自適應(yīng)核時頻分布,分別為自適應(yīng)徑向墨西哥草帽核時頻分布方法和自適應(yīng)徑向Sinc核函數(shù)時頻分布方法。這兩種方法都能夠隨信號模糊函數(shù)的不同而自適應(yīng)地調(diào)節(jié)核的方向,使之與模糊函數(shù)的自項相匹配并且最大限度地擴(kuò)展自項方向的核函數(shù),而在其他方向上做最大地抑制,從而自項得到了最大的保留,交叉項得到了很好的抑制,時頻分辨率高,且對噪聲抑制也能起到很好的效果。在此,給出了自適應(yīng)徑向墨西哥草帽型核函數(shù)時頻分布和自適應(yīng)徑向Sinc核函數(shù)時頻分布的定義和算法。并對這兩種提出的方法分別和傳統(tǒng)的時頻分析方法在時頻分辨率方面行了對比分析,仿真結(jié)果表明這兩種方法都是十分有效的。最后,將自適應(yīng)徑向墨西哥草帽核時頻分布方法應(yīng)用到轉(zhuǎn)子裂紋故障診斷中,將自適應(yīng)徑向Sinc核函數(shù)時頻分布方法應(yīng)用到滾動軸承故障診斷中,轉(zhuǎn)子裂紋故障實驗結(jié)果表明,提出的方法能有效地反映裂紋故障的嚴(yán)重程度,滾動軸承故障實驗結(jié)果表明,提出的方法能有效地揭示出不同軸承故障的特征頻率。3、經(jīng)驗小波變換(EWT)是一種新的自適應(yīng)信號分解方法,該方法繼承了EMD和小波分析方法的各自優(yōu)點,通過提取頻域極大值點自適應(yīng)地分割傅里葉頻譜以分離不同的模態(tài),然后在頻域自適應(yīng)地構(gòu)造帶通濾波器組從而構(gòu)造正交小波函數(shù),以提取具有緊支撐傅立葉頻譜的調(diào)幅-調(diào)頻(AM-FM)成份。在此,將該方法引用到機械故障診斷中,提出了一種基于經(jīng)驗小波變換的機械故障診斷方法,并與EMD方法進(jìn)行了對比分析。仿真結(jié)果表明,經(jīng)驗小波變換方法明顯優(yōu)于EMD方法,能有效地分解出信號的固有模態(tài)。與EMD相比較,該方法具有分解的模態(tài)少,不存在虛假的模態(tài),計算量小,且在理論上具有易理解性等特點。最后將該方法分別應(yīng)用到轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷和滾動軸承故障診斷中,碰摩故障實驗結(jié)果表明,提出的方法能有效地揭示出碰摩故障數(shù)據(jù)的頻率結(jié)構(gòu),區(qū)分碰摩故障的嚴(yán)重程度,滾動軸承故障實驗結(jié)果表明,提出的方法能有效地揭示出軸承故障的特征頻率。4、變分模態(tài)分解(VMD)是一種新的自適應(yīng)信號分解方法,該方法的核心思想是假設(shè)每個模態(tài)的絕大部分都是緊緊圍繞在某一中心頻率周圍的,然后將模態(tài)帶寬的求解問題轉(zhuǎn)化為約束優(yōu)化問題,最后求解出每個模態(tài)。在此,將VMD引入到機械故障診斷中,提出了一種基于VMD的機械故障診斷方法,并與EEMD方法進(jìn)行了對比分析,仿真結(jié)果表明,變分模態(tài)分解明顯優(yōu)于EEMD方法,能有效地分解出信號的固有模態(tài)。與EEMD相比較,該方法模態(tài)混疊現(xiàn)象弱,計算效率高,理論充分等。最后將該方法分別應(yīng)用到轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷和滾動軸承故障診斷中,碰摩故障實驗結(jié)果表明,提出的方法能夠有效地揭示出碰摩故障數(shù)據(jù)的頻率結(jié)構(gòu),區(qū)分碰摩故障的嚴(yán)重程度,滾動軸承故障實驗結(jié)果表明,提出的方法能有效地揭示出軸承故障的特征頻率。
【關(guān)鍵詞】：自適應(yīng)廣義S變換 徑向墨西哥草帽核 徑向Sinc核 經(jīng)驗小波變換 變分模態(tài)分解 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH17
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-22
• 1.1 課題的研究背景和意義11-12
• 1.2 自適應(yīng)時頻分布研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 自適應(yīng)核時頻分布12-13
• 1.2.2 自適應(yīng)信號分解13-16
• 1.2.3 自適應(yīng)參數(shù)化時頻分析16-17
• 1.3 自適應(yīng)時頻分布在故障診斷中的研究現(xiàn)狀17-19
• 1.4 論文的主要內(nèi)容與創(chuàng)新之處19-21
• 1.4.1 論文的主要內(nèi)容19-20
• 1.4.2 關(guān)鍵問題及創(chuàng)新點20-21
• 1.5 本章小結(jié)21-22
• 第2章 基于自適應(yīng)廣義S變換的故障診斷方法研究22-33
• 2.1 概述22
• 2.2 自適應(yīng)廣義S變換22-24
• 2.3 仿真研究24-28
• 2.4 實驗研究28-31
• 2.4.1 在轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷中的應(yīng)用28-30
• 2.4.2 在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-33
• 第3章 基于自適應(yīng)核時頻分布的故障診斷方法研究33-54
• 3.1 概述33
• 3.2 自適應(yīng)徑向墨西哥草帽核時頻分布及在故障診斷中的應(yīng)用33-45
• 3.2.1 自適應(yīng)徑向墨西哥草帽核時頻分布的構(gòu)造33-37
• 3.2.2 仿真研究37-42
• 3.2.3 實驗研究42-45
• 3.3 自適應(yīng)徑向Sinc核時頻分布及在故障診斷中的應(yīng)用45-53
• 3.3.1 自適應(yīng)徑向Sinc核時頻分布的構(gòu)造45-48
• 3.3.2 仿真研究48-51
• 3.3.3 實驗研究51-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 第4章 基于經(jīng)驗小波變換的故障診斷方法研究54-66
• 4.1 概述54
• 4.2 經(jīng)驗小波變換54-57
• 4.3 仿真研究57-60
• 4.4 實驗研究60-64
• 4.4.1 在轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷中的應(yīng)用60-62
• 4.4.2 在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用62-64
• 4.5 本章小結(jié)64-66
• 第5章 基于變分模態(tài)分解的故障診斷方法研究66-76
• 5.1 概述66
• 5.2 變分模態(tài)分解66-68
• 5.3 仿真研究68-71
• 5.4 實驗研究71-74
• 5.4.1 在轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷中的應(yīng)用71-73
• 5.4.2 在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用73-74
• 5.5 本章小結(jié)74-76
• 第6章 總結(jié)與展望76-78
• 6.1 總結(jié)76-77
• 6.2 展望77-78
• 參考文獻(xiàn)78-85
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和參加科研情況85-87
• 致謝87-88

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2 王磊;朱W

本文編號：410195