本文關(guān)鍵詞：盲源分離技術(shù)在轉(zhuǎn)子故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷研究中,特征提取和模式識別方法的優(yōu)劣會直接影響故障診斷的可靠性和準(zhǔn)確性,是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的核心問題。作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要組成部分,轉(zhuǎn)子性能的優(yōu)劣直接影響旋轉(zhuǎn)機(jī)械整體運(yùn)行狀態(tài)。本文采用基于負(fù)熵的Fast ICA方法和基于最大信噪比的盲源分離方法,通過兩種盲源分離方法(BSS)對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障特征提取問題開展了相關(guān)研究工作。本文在研究源信號與陣列加速度傳感器之的關(guān)系的基礎(chǔ)上,分析了四種典型的轉(zhuǎn)子故障機(jī)理,并根據(jù)振動信號的統(tǒng)計特性建立了盲源分離數(shù)學(xué)模型。針對平穩(wěn)信號特征混疊現(xiàn)象,應(yīng)用了基于負(fù)熵的FastICA算法。該方法采用最大負(fù)熵迭代原理,通過非高斯性最大的評判標(biāo)準(zhǔn),建立了目標(biāo)函數(shù)。實(shí)驗(yàn)證明,基于負(fù)熵的FastICA信號分離波形、幅值與源信號基本吻合,主頻率得到準(zhǔn)確恢復(fù),實(shí)現(xiàn)了三階收斂并提升了其收斂速度,相關(guān)分析結(jié)果為0.9767。為了提高時變非平穩(wěn)信號的盲源分離精度,降低分離信號的信息冗余度。本文提出了基于最大信噪比的盲源分離方法,以最大信噪比函數(shù)為代價函數(shù),可使串音誤差曲線迅速收斂并趨于穩(wěn)定。應(yīng)用該方法結(jié)合階次分析技術(shù)對轉(zhuǎn)子振動信號進(jìn)行了分離實(shí)驗(yàn),實(shí)現(xiàn)了混合信號階次譜分離,得到了轉(zhuǎn)子振動信號階次譜圖和噪聲信號階次譜圖,準(zhǔn)確地提取了轉(zhuǎn)子故障特征。結(jié)合BK數(shù)據(jù)采集裝置,構(gòu)建了轉(zhuǎn)子故障檢測系統(tǒng),可模擬轉(zhuǎn)子在實(shí)際工作中的運(yùn)行狀態(tài),滿足了信號盲源分離測試分析要求。
【關(guān)鍵詞】：盲源分離 轉(zhuǎn)子系統(tǒng) 故障診斷 特征提取
【學(xué)位授予單位】：長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH17
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 緒論6-14
• 1.1 研究背景及意義6-8
• 1.2 機(jī)械故障診斷研究現(xiàn)狀綜述8-10
• 1.2.1 機(jī)械故障診斷一般方法8-9
• 1.2.2 傳統(tǒng)信號處理方法局限性9-10
• 1.3 國內(nèi)外診斷研究的發(fā)展現(xiàn)狀10-12
• 1.3.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3.2 國外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 本文研究的結(jié)構(gòu)安排12-13
• 1.5 本章小結(jié)13-14
• 第二章 盲源分離理論與算法14-22
• 2.1 前言14
• 2.2 信號模型14-16
• 2.3 盲源分離的兩個不確定性16-17
• 2.4 盲源分離預(yù)處理方法17-19
• 2.4.1 中心化處理17-18
• 2.4.2 白化處理18
• 2.4.3 降維處理18-19
• 2.5 盲源分離算法性能指標(biāo)19-21
• 2.5.1 目標(biāo)評價標(biāo)準(zhǔn)19
• 2.5.2 信噪比評價標(biāo)準(zhǔn)19-20
• 2.5.3 相關(guān)性評定標(biāo)準(zhǔn)20
• 2.5.4 功率譜密度函數(shù)20
• 2.5.5 PI指標(biāo)20-21
• 2.6 本章小結(jié)21-22
• 第三章 轉(zhuǎn)子振動故障機(jī)理及診斷檢測系統(tǒng)搭建22-32
• 3.1 轉(zhuǎn)子振動故障及機(jī)理分析22-26
• 3.1.1 轉(zhuǎn)子不平衡故障振動機(jī)理分析22-23
• 3.1.2 轉(zhuǎn)子不對中故障振動機(jī)理分析23-24
• 3.1.3 轉(zhuǎn)子彎曲故障振動機(jī)理分析24-25
• 3.1.4 轉(zhuǎn)子碰摩故障振動機(jī)理分析25-26
• 3.2 轉(zhuǎn)子典型故障表現(xiàn)類型及信號特征26-28
• 3.2.1 轉(zhuǎn)子不平衡26-27
• 3.2.2 轉(zhuǎn)子不對中27
• 3.2.3 油膜渦動27
• 3.2.4 轉(zhuǎn)子摩碰27-28
• 3.3 轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺檢測系統(tǒng)設(shè)計28-31
• 3.3.1 轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺檢測系統(tǒng)硬件組成28-29
• 3.3.2 傳感器的選擇及安裝29
• 3.3.3 BK系統(tǒng)軟件測試29-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第四章 基于FastICA算法的轉(zhuǎn)子故障特征分析32-40
• 4.1 ICA原理模型32-33
• 4.2 基于負(fù)熵的FastICA算法研究33-34
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)34-36
• 4.4 偏心轉(zhuǎn)子振動特征分離實(shí)驗(yàn)36-39
• 4.5 本章小結(jié)39-40
• 第五章 基于最大信噪比盲源分離算法研究40-49
• 5.1 最大信噪比算法原理40-41
• 5.2 仿真實(shí)驗(yàn)41-43
• 5.3 算法分析43-44
• 5.4 轉(zhuǎn)子變速振動信號盲源分離仿真44-46
• 5.5 算法在轉(zhuǎn)子實(shí)測信號分離實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用46-48
• 5.6 本章小結(jié)48-49
• 第六章 結(jié)論與展望49-50
• 6.1 結(jié)論49
• 6.2 展望49-50
• 致謝50-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 作者簡介55
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果55

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 林秋華,殷福亮;盲源分離自適應(yīng)算法的統(tǒng)一形式[J];大連理工大學(xué)學(xué)報;2002年04期

2 李廣彪;張劍云;;基于變步長等變化自適應(yīng)盲源分離算法[J];電子信息對抗技術(shù);2006年01期

3 蘇中元;賈民平;;周期平穩(wěn)信號盲源分離算法及其應(yīng)用[J];機(jī)械工程學(xué)報;2007年10期

4 陳錫明;黃碩翼;;盲源分離綜述——問題、原理和方法[J];電子信息對抗技術(shù);2008年02期

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本文編號：725634