【摘要】：研究變速箱問題對(duì)于高強(qiáng)度擾亂等特殊狀況下的信號(hào)的收集,消噪,選擇特征向量,故障判定有很大的作用。針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在分解運(yùn)用的過程中會(huì)產(chǎn)生的端點(diǎn)效應(yīng)現(xiàn)象,運(yùn)用信號(hào)的偶延拓方法與余弦窗函數(shù)方法就可以處理這種問題。這樣就第一步先對(duì)信號(hào)進(jìn)行偶延拓處理,第二步由于進(jìn)行了偶延拓之后還有誤差存在,所以再對(duì)信號(hào)添加一個(gè)余弦窗,這樣就可以把這個(gè)誤差控制在兩端,這樣就不會(huì)讓誤差再擴(kuò)大,減小端點(diǎn)效應(yīng)對(duì)分解正確率的影響。最后通過實(shí)驗(yàn)有效驗(yàn)證,這種方式可以有效的減小端點(diǎn)效應(yīng)的影響,提高故障判定的正確率。提出希爾伯特(Hilbert)變換和自回歸模型(AR)搭配組合(Hilbert-AR方法)的故障特征的選擇方式。該方式先用EMD方法將振動(dòng)信號(hào)分解成很多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)(IMF),然后再對(duì)所有的IMF進(jìn)行Hilbert變換方法后得到瞬時(shí)頻率(IF),建立一個(gè)AR模型,選擇它的系數(shù)和殘差的方差的矩陣奇異值作為特征向量,最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證表明該方式提取特征精度高,效果比較好。
【圖文】：

圖 3-1 EMD 分解示意圖Figure 3-1 EMD decomposition diagram4）信號(hào) x t和 m t的差值為第一個(gè)分量， ht1為： xtmtht1 果 ht1是一個(gè) IMF，那么 ht1就是第一個(gè) IMF 分量。5）如果 ht1的 IMF 條件不滿足，原始數(shù)據(jù)就是 ht1，同時(shí)再次環(huán)至 ht1為一個(gè) IMF，記為： ctht11 6）把 ct1從 x t分離出來，從 x t中除掉內(nèi)稟模態(tài)分量 ct1得到第列 rt1：這時(shí)候我們可以得到： rtxtct11 rt再看作原數(shù)據(jù)運(yùn)用上面的方法獲得信號(hào) x t的第 2 個(gè) IMF 就是

先是 EMD 方式采用“篩選”途徑將各個(gè) IMF 分量分離出來，在于三次樣條函數(shù)在數(shù)據(jù)兩端發(fā)生失真情況，，這種失真情況隨著時(shí)向中間延伸，最后使整個(gè)數(shù)據(jù)序列都產(chǎn)生非常嚴(yán)重的失真，這樣結(jié)果。其次，在對(duì) IMF 分量進(jìn)行 Hilbert 方法處理時(shí)，信號(hào)也會(huì)問題。針對(duì)比較長(zhǎng)的數(shù)據(jù)來說，可以通過不斷的舍棄兩頭的數(shù)據(jù)題的危害程度，但是，如果是一個(gè)比較短的數(shù)據(jù)的話，這種方法 EMD 方式是整個(gè) Hilbert 方法的核心步驟，端點(diǎn)效應(yīng)在 EMD 方而易見的。端點(diǎn)效應(yīng)的原理及影響于是在組織包圍環(huán)繞線的時(shí)候 EMD 方式產(chǎn)生了端點(diǎn)效應(yīng)問題，因運(yùn)用極值作為三次樣條獲得的,但是極值一般并不存在于信號(hào)的數(shù)據(jù)的兩端曲線會(huì)發(fā)生失真，最終導(dǎo)致整個(gè)結(jié)果出錯(cuò)。域波形如圖 3-3 所示，表明在數(shù)據(jù)序列上極大極小值分別各有 1
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：E923.1

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本文編號(hào)：2665830