【摘要】：機(jī)械設(shè)備結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性,故障的發(fā)生以及設(shè)備工況的改變都將導(dǎo)致其振動(dòng)信號(hào)具有非平穩(wěn)特性。從這些非平穩(wěn)信號(hào)中提取有用的故障信息是能否準(zhǔn)確檢測(cè)故障的關(guān)鍵。時(shí)頻分析是非平穩(wěn)信號(hào)分析的有力工具,但是傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法存在各自局限性,難以完全適用于某些有用信息的捕捉,因而有關(guān)的研究和應(yīng)用受到了很大的限制。本文提出了廣義時(shí)頻域平均、局部均值分解和雙樹復(fù)小波變換等新的時(shí)頻特征提取方法,旨在為機(jī)械早期和復(fù)合故障診斷提供更加有效方法。 超聲波檢測(cè)是各種超聲波工程應(yīng)用中的關(guān)鍵,本文試圖研究一種具有廣泛應(yīng)用前景的超聲波通用檢測(cè)方法。本文提出基于光滑偽Wigner-Ville分布、連續(xù)小波變換和Hilbert-Huang變換(HHT)的廣義時(shí)頻域平均技術(shù)。該技術(shù)將時(shí)域平均技術(shù)擴(kuò)展到時(shí)頻域內(nèi),充分發(fā)揮時(shí)頻分析良好的時(shí)頻聚集性以及多次平均操作的抗干擾信號(hào)的能力。廣義時(shí)頻域平均技術(shù)非常適合于超聲波檢測(cè)應(yīng)用,檢測(cè)方法不受到各種噪聲干擾和傳輸媒介的失真影響,數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性。以超聲波流量計(jì)應(yīng)用為例,將廣義時(shí)頻域平均技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際超聲波檢測(cè)中,結(jié)果證實(shí)該技術(shù)具有較強(qiáng)超聲波信號(hào)檢測(cè)能力。另外,本文指出現(xiàn)行多種時(shí)頻分析方法的組合技術(shù),其本質(zhì)也是一種廣義時(shí)頻域平均。 局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)是最近提出的一種新的信號(hào)自適應(yīng)分解方法,本文提出一種基于局部均值分解的機(jī)械故障信號(hào)解調(diào)技術(shù)。針對(duì)局部均值分解的端點(diǎn)效應(yīng)、滑動(dòng)平均步長(zhǎng)選擇等關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行詳細(xì)研究,提出相應(yīng)的具體改進(jìn)方法。另外,基于LMD分解得到的瞬時(shí)幅值和瞬時(shí)頻率,本文提出了能夠同時(shí)全面反映信號(hào)時(shí)頻域信息的瞬時(shí)時(shí)頻譜構(gòu)造方法。通對(duì)調(diào)幅、調(diào)頻和混合調(diào)制三種仿真信號(hào)的分析,證實(shí)了所提的LMD改進(jìn)理論的可行性和有效性,且相比HHT和小波映射Hilbert譜方法,局部均值分解的瞬時(shí)時(shí)頻譜可更為全面、準(zhǔn)確解調(diào)出信號(hào)中的調(diào)制和載波信息。利用局部均值分解后構(gòu)造的瞬時(shí)時(shí)頻譜對(duì)實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)子和某重催機(jī)組碰摩故障進(jìn)行分析,進(jìn)一步證實(shí)了該技術(shù)可有效提取出設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中碰摩故障所導(dǎo)致的工頻與亞頻的調(diào)制特征。另外,通過(guò)對(duì)某軋機(jī)齒輪箱故障診斷得出LMD瞬時(shí)時(shí)頻譜可準(zhǔn)確解調(diào)齒輪調(diào)制以及故障的嚴(yán)重程度等信息。 自適應(yīng)信號(hào)分解方法近年來(lái)由于其在工程應(yīng)用較少的認(rèn)為參與受到研究人員的廣泛關(guān)注。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition, EMD)與LMD均為信號(hào)的自適應(yīng)分解方法,為了在工程實(shí)踐中很好地應(yīng)用此兩種方法,本文在局部均值求解、瞬時(shí)頻率計(jì)算、分解分量和濾波性能等方面做了深入對(duì)比研究,結(jié)果表明:LMD在計(jì)算局部均值過(guò)程中不會(huì)出現(xiàn)EMD技術(shù)的過(guò)沖、欠沖等問(wèn)題;LMD可以不借助Hilbert變換準(zhǔn)確求得瞬時(shí)頻率,且信號(hào)分解過(guò)程與瞬時(shí)頻率求解一步完成;LMD分解所得到的乘積函數(shù)相比EMD的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)物理意義更明顯;LMD與EMD具有相似的小波類型的濾波特性,但是LMD不易出現(xiàn)EMD模態(tài)破裂問(wèn)題。采用LMD與EMD對(duì)兩個(gè)實(shí)際旋轉(zhuǎn)機(jī)組分別存在碰摩和蒸汽激振故障進(jìn)行診斷,結(jié)果表明LMD在早期故障檢測(cè)方面要?jiǎng)龠^(guò)EMD方法。 為了彌補(bǔ)基于第一、二代小波變換、譜峭度和EMD等技術(shù)在機(jī)械信號(hào)噪聲消除與沖擊特征提取中的不足,本文提出了基于雙樹復(fù)小波變換的機(jī)械信號(hào)降噪和復(fù)合故障診斷技術(shù)。仿真信號(hào)分析結(jié)果表明雙樹復(fù)小波變換具有良好的抗頻帶混疊能力和平移不變性,這些特性分別保證了雙樹復(fù)小波變換在諧波信號(hào)提取和周期性復(fù)合沖擊特征檢測(cè)方面要優(yōu)于經(jīng)典離散小波變換、第二代小波變換和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸�。雙樹小波變換的優(yōu)良特性實(shí)質(zhì)上來(lái)源于兩個(gè)小波基之間的特殊關(guān)系,而并不是單純地利用了經(jīng)典小波變換的小波基與待分析信號(hào)之間的匹配性。機(jī)械信號(hào)存在各種噪聲是不可避免,本文針對(duì)信噪比較小時(shí)機(jī)械信號(hào)特征提取問(wèn)題,聯(lián)合鄰域相關(guān)系數(shù)降噪技術(shù),提出了一種雙樹復(fù)小波領(lǐng)域相關(guān)系數(shù)降噪方法。對(duì)齒輪裂紋故障信號(hào)的降噪結(jié)果證實(shí)了所提降噪方法與基于第一、二代小波變換的領(lǐng)域系數(shù)降噪方法相比,可有效去除噪聲,并且盡可能多地保留有用信息。在多重特征同時(shí)基提取方面,滾動(dòng)軸承復(fù)合故障診斷和某實(shí)際工業(yè)機(jī)組的多重故障特征提取結(jié)果證實(shí)雙樹復(fù)小波變換方法要比第二代小波變換和快速譜峭度方法可更為有效。另外,雙樹復(fù)小波變換所具有的有限冗余特性和魯棒性,使其具有較高運(yùn)算效率,可完全用于機(jī)械故障的在線監(jiān)測(cè)與診斷。 開發(fā)了潛艇模型狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)。通過(guò)系統(tǒng)的下位機(jī)監(jiān)測(cè)與上位機(jī)的分析診斷功能,可實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)模型內(nèi)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),預(yù)測(cè)和診斷早期、潛在的故障,同時(shí)有效監(jiān)測(cè)模型噪聲輻射,識(shí)別主要噪聲源,并據(jù)此提高了其隱身性能。利用雙樹復(fù)小波變換良好的濾波和平移不變性能,增強(qiáng)對(duì)潛艇模型故障的特征提取能力。聯(lián)合應(yīng)用雙樹復(fù)小波變換和局部均值分解技術(shù),將雙樹復(fù)小波變換作為局部均值分解的前處理,提高了局部均值分解自適應(yīng)濾波能力,可識(shí)別更多的潛在的故障信息。
【學(xué)位授予單位】：西安交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TH165.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2655716