機(jī)械設(shè)備監(jiān)測(cè)與診斷面臨著大量的非平穩(wěn)信號(hào)，研究開發(fā)處理非平穩(wěn)信號(hào)的工程實(shí)用方法是促進(jìn)機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)不斷發(fā)展的需要。近年來迅速發(fā)展的非平穩(wěn)信號(hào)處理方法和理論，特別是小波理論為機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷提供了有力的工具。本文著重研究了小波理論在信號(hào)降噪、故障特征提取、模態(tài)參數(shù)識(shí)別和智能故障診斷中的應(yīng)用問題，主要工作和研究成果歸納如下： (1) 介紹了小波變換的基本理論，討論了小波變換的邊界效應(yīng)問題，并比較了目前已有的各種邊界延拓方法的優(yōu)缺點(diǎn)。采用了ARIMA預(yù)測(cè)模型對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行邊界延拓，ARIMA模型同AR模型相比，增加了非平穩(wěn)信號(hào)平穩(wěn)化過程，從而對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)也有較好的邊界延拓效果。 (2) 提出了一種基于卷積型小波包變換的多尺度降噪方法。該方法采用卷積型小波包變換，克服了傳統(tǒng)小波包變換數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)隨分解尺度的增加而呈指數(shù)減小的問題；改進(jìn)了噪聲方差估計(jì)方法，從而較好地保留了信號(hào)的主要細(xì)節(jié)；采用了新的閾值函數(shù)，新閾值函數(shù)表達(dá)式簡單易于計(jì)算，同Donoho軟閾值函數(shù)具有一樣的連續(xù)性，同時(shí)還克服了軟閾值函數(shù)中估計(jì)小波系數(shù)與分解小波系數(shù)之間存在著恒定偏差的問題。仿真結(jié)果表明，新的降噪方法有效抑制了在信號(hào)奇異點(diǎn)附近產(chǎn)生的Pseudo-Gibbs現(xiàn)象，在信噪比增益和最小均方誤差意義上均優(yōu)于傳統(tǒng)的小波包降噪方法。 (3) 針對(duì)奇異值分解降噪中矩陣有效秩的階次難以確定的問題，提出了利用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則來確定矩陣的有效秩階次的新方法。該方法依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，把有效秩階次的選擇看作是一個(gè)學(xué)習(xí)過程，利用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化，從而自動(dòng)得到奇異值分解降噪中矩陣的有效秩。仿真表明，該方法不但具有較好的降噪精度和算法穩(wěn)定性，而且降低了消噪模型算法的復(fù)雜度。 (4) 考慮到小波包能量矩既可以反映信號(hào)能量在頻域上的分布，也可以間接體現(xiàn)能量在時(shí)域上的分布，本文提出了一種基于小波包能量距的特征提取方法。相比于傳統(tǒng)的基于小波包能量特征提取方法，基于小波包能量距的特征提取方法能更
【學(xué)位單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2006
【中圖分類】：TH17

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本文編號(hào)：2807483