【摘要】： 故障信號的特征提取是機(jī)械故障診斷中的關(guān)鍵問題，而噪聲的干擾是影響故障信號特征正確識別的重要因素。機(jī)械系統(tǒng)早期故障引起的異常信號一般都很微弱，通常被淹沒在很強(qiáng)的背景噪聲中，對信號檢測技術(shù)要求高。本文根據(jù)機(jī)械測試中振動信號的特點(diǎn)，研究了現(xiàn)代信號處理理論應(yīng)用于機(jī)械故障信號檢測和特征提取的方法，并做了大量的仿真和實(shí)驗(yàn)。 論文首先敘述了該課題的意義、弱信號檢測的方法，介紹了機(jī)械故障特征提取方法及研究現(xiàn)狀。 針對復(fù)雜機(jī)械故障產(chǎn)生的非平穩(wěn)振動信號檢測，研究了時(shí)間—頻率分布在故障信號檢測和特征提取中的應(yīng)用。仿真分析和齒輪早期故障檢測實(shí)驗(yàn)證明，通過核函數(shù)的合理設(shè)計(jì)，能夠有效濾除噪聲，實(shí)現(xiàn)對機(jī)械設(shè)備早期故障產(chǎn)生的微弱異常振動信號的檢測。 討論了小波基函數(shù)選取對信號處理結(jié)果的影響。詳細(xì)論述了基于小波變換的奇異性檢測理論，提出了利用三層以上細(xì)節(jié)信號的乘積作為檢測信號求解多尺度模極大值的方法，以實(shí)現(xiàn)噪聲中信號奇異點(diǎn)的檢測和定位。研究了基于小波變換的弱信號檢測方法，利用該方法把齒輪的異常振動信號從噪聲信號中提取出來，實(shí)現(xiàn)齒輪故障信號特征的提取。 最后利用高階統(tǒng)計(jì)量可以抑制加性高斯噪聲的特殊性質(zhì)，將高階統(tǒng)計(jì)量作為機(jī)械微弱故障信號檢測的方法進(jìn)行了研究。對雙譜信號檢測作了重點(diǎn)介紹，并利用雙譜進(jìn)行了齒輪故障診斷。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號】：TH165.3
【圖文】：

嚇T(65點(diǎn)Hamming窗)圖2一45件T(17點(diǎn)Hamming窗)

因此它在時(shí)頻兩域都具有很強(qiáng)的表征信號局部特征的能力，被廣泛用于信號處理領(lǐng)域。小波變換和短時(shí)傅里葉變換都屬于線性變換，它們把信號表示在聯(lián)合時(shí)間一頻率(尺度)平面內(nèi)，可以將動態(tài)信號的能量集中在信號所發(fā)生的時(shí)間和頻率附近，使微弱瞬時(shí)信號的能量變化能較明顯地顯示出來，對瞬時(shí)信號的檢測比較有利。但小波變換在不同位置使用不同的窗寬，對瞬時(shí)信號的檢測更加有利。設(shè)一個(gè)具有高斯調(diào)幅的線性調(diào)頻信號，初始頻率為0.1Hz，終止頻率為0.3Hz，持續(xù)時(shí)間為128秒，原始信號和含噪信號(信噪比SNR=一sdB)分別如圖2一5與圖2一6所示。對含噪信號進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換和小波變換，窗函數(shù)選用27點(diǎn)高斯窗，小波變換采用Morlet小波，含噪信號的S嚇T和WT的立體圖如圖2一7與圖2一8所示。由仿真結(jié)果可以看出，WT的檢測性能明顯優(yōu)于S嚇T。2，臨0e

了Heisenberg不等式給出的下界。wigner-ville分布幾乎滿足時(shí)頻分布全部性質(zhì)。由于這種分布許多良好的性質(zhì)，它在實(shí)際工程中得到廣泛的應(yīng)用。如圖2一9、圖2一10為單分量線性調(diào)頻信號(LFM)的WVD和譜圖(等高線圖)。與譜圖相比WVD檢測線性調(diào)頻信號分辨率較高，能更準(zhǔn)確的描述頻率的變化，對單分量信號的檢測效果很好。腸確肚”-..二月聲二刁刁刁刁刁之二.喊啥的..I，oJ之…喊習(xí)翻組.口翻.一I匆州腳“.1口胡二口I…萬目腳”，圖2一9單LFM的wVD圖2一10單LFM的譜圖Fig.2一 9WVDofsingleLFMFig.2一 10SPeetrogramofsingleLFMWigner一Ville分布是雙線性變換，對于多分量信號，它不符合線性疊加原理。以含有兩個(gè)分量的信號為例，若信號x(t)=xl(t)+xZ(t)，其WVD為濺(‘，f)一濺1(擴(kuò)

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本文編號：2751191