本文關鍵詞：自適應形態(tài)濾波與局域波分解理論及滾動軸承故障診斷　出處：《中北大學》2013年博士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：振動信號是滾動軸承運行狀態(tài)的信息載體，周期性重復沖擊及幅值調制是滾動軸承在缺陷與故障時的核心特征，這兩者均有一個共同的特點，即不僅與時間有關，而且與頻率也密切相關，因此如果割裂時頻特征，僅僅從時域或頻域的角度分析這類信號，則很難獲得有關信號特征的全貌，而從聯(lián)合的時頻域的角度來識別這類信號，無疑會提高診斷的準確性和可靠性。另外強背景噪聲及沖擊振動也是滾動軸承振動信號不可忽視的特點，因此本文擬采用自適應形態(tài)濾波法，以滾動軸承的故障特征頻率為判據構造自適應多結構多尺度形態(tài)濾波器進行背景噪聲的濾除及沖擊信號的提取，在此基礎上結合局域波分解法對滾動軸承振動信號進行處理，進而提取有效的特征參量局域波相關尺度熵，最后利用模糊聚類的方法對滾動軸承的運行狀態(tài)進行識別，主要工作如下： （1）數(shù)學形態(tài)學摒棄了傳統(tǒng)數(shù)值建模及分析的觀點，從集合的角度刻畫和分析被處理信號，設計了一個“探針”（結構元素）的來探測信號的信息，利用該探針在被處理信號中不斷平移,完成信號與結構元素間的匹配,達到信號提取、細節(jié)保持和噪聲抑制的目的。按照振動信號處理中頻響函數(shù)測量原理，研究了結構元素寬度、采樣頻率、分析點數(shù)與濾波特性間的定量關系，給出了數(shù)學形態(tài)濾波器特性的定量描述。提出一種自適應多結構多尺度形態(tài)組合濾波方法，詳細討論自適應多結構多尺度結構元素的構造，以被處理信號的特征頻率強度系數(shù)為判據，利用敏感的結構元素組合出多尺度多結構的自適應均值濾波器，取得了較好的低頻信號提取效果。 （2）局域波法是基于信號局部特征的自適應時變分解算法，其分解過程就是把被處理信號分解成多個IMF分量和一個趨勢項的和，且局域波分解的基函數(shù)是根據被處理信號自適應產生，因此具有良好的信號局部表征能力。在詳細分析局域波分解產生端點效應機理的基礎上，提出了端點匹配特征波延拓抑制端點效應的方法，該方法在波形匹配過程中充分考慮了被處理信號端點處的數(shù)據特性，將載入數(shù)據的首末端點處的數(shù)據作為匹配基元，從而改變了端點處不受約束的狀況，仿真測試結果表明有效抑制了端點效應。 （3）按照局域波分解的完備性、能量守恒及虛假分量的性質，檢驗并去除虛假分量，抵消主導模態(tài)分量中的誤差分量，針對局域波分解過程中虛假分量的產生機理，本文提出基于能量守恒及相關分析的抗虛假分量方法，利用相關分析判別信號的主導模態(tài)分量，，結合能量守恒原理，給出了虛假分量屬性判別依據及模態(tài)更新的原則； （4）根據模態(tài)混疊不同的產生機理，本文提出形態(tài)運算及移頻變換抗模態(tài)混疊方法，形態(tài)運算是有效提取間斷信號、脈沖干擾強有力的工具，因此提出基于形態(tài)運算抗異常事件引起的模態(tài)混疊方法，仿真結果表明形態(tài)運算對脈沖干擾，間斷信號引起的模態(tài)混疊能起到理想的效果；移頻變換有效解決了由于信號間相互作用導致模態(tài)混疊問題，通過多組數(shù)據處理發(fā)現(xiàn)當復合信號滿足局域波分解的充分條件二時，充分條件一可放寬到120.95，利用本文提出的方法都能有效提取出與原組分匹配的IMF分量，圓滿完成局域波的分解過程。 （5）對實測的不同運行狀態(tài)下滾動軸承的振動信號進行自適應形態(tài)濾波與局域波分解，在此基礎上利用模糊聚類的方法，提取局域波相關特征尺度熵，進行極值歸一化及標定處理，然后改造為等價模糊關系矩陣完成聚類分析。該方法簡單實用，是滾動軸承故障診斷較為有效的方法。 以上研究工作在一定程度上豐富和完善了形態(tài)濾波與局域波分解方法，診斷應用表明本文提出的方法能有效區(qū)分不同運行狀態(tài)，解決實際問題。
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【學位授予單位】：中北大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TH165.3;TH133.33

【引證文獻】

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1 董安;基于形態(tài)濾波和灰色理論的柴油機故障診斷研究[D];中北大學;2014年

2 扈玉辰;基于LMD和循環(huán)平穩(wěn)解調的齒輪箱故障診斷技術[D];中北大學;2014年

本文編號：1351507