本文關(guān)鍵詞：關(guān)鍵零部件早期裂紋源信號(hào)的提取

  更多相關(guān)文章： 小波分析 獨(dú)立分量分析 稀疏編碼 欠定模型 稀疏性

【摘要】：隨著科技的進(jìn)步和生產(chǎn)力的高速發(fā)展，對(duì)機(jī)械零部件提出更高的要求，同時(shí)承載各種故障以及事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)也增加。本文通過(guò)對(duì)早期裂紋信號(hào)進(jìn)行提取，從而能及時(shí)的避免直接的損失。因此對(duì)關(guān)鍵機(jī)械零部件的早期裂紋源信號(hào)的提取研究有著非常重要的意義。 微弱裂紋源信號(hào)的處理和特性提取是本文的關(guān)鍵問(wèn)題。在零部件運(yùn)行環(huán)境噪聲中提取微弱裂紋源信號(hào)的主要成果：1）基于小波分析對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的有效性，本文采用多分辨分析法對(duì)斷鉛信號(hào)以及金屬拉伸引起的裂紋信號(hào)進(jìn)行信號(hào)提取，取得了較好的效果，但是小波分析在閥值的選擇上需要經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)在高強(qiáng)度噪聲干擾下的提取效果不佳；2）針對(duì)機(jī)械零部件的裂紋源信號(hào)經(jīng)常夾雜在各種振動(dòng)和強(qiáng)背景噪聲，為信號(hào)的特性提取造成了極大的困難，獨(dú)立分量分析能夠解決在不同特征信號(hào)相互混合出現(xiàn)頻帶混疊、信號(hào)表現(xiàn)出很強(qiáng)的非穩(wěn)態(tài)或非高斯性、強(qiáng)背景噪聲等情況的信號(hào)提取；采用基于負(fù)熵的固定點(diǎn)獨(dú)立分量分析的方法，對(duì)斷鉛信號(hào)和鋼裂紋信號(hào)在不同強(qiáng)度信噪比的高斯白噪聲中進(jìn)行信號(hào)提取，，通過(guò)信噪比、相關(guān)系數(shù)和頻譜圖來(lái)衡量提取效果，取得了很好的效果；3）在觀測(cè)信號(hào)的數(shù)目不大于源信號(hào)的數(shù)目（即欠定條件）時(shí)微弱信號(hào)的提取，本文采用基于獨(dú)立分量分析的稀疏編碼收縮去噪方法。源信號(hào)分離的實(shí)質(zhì)可以說(shuō)是對(duì)源信號(hào)概率密度函數(shù)尋求最合適的估計(jì),采用廣義高斯模型來(lái)表示源信號(hào)概率密度函數(shù)；最大后驗(yàn)估計(jì)獨(dú)立成分和收縮函數(shù)進(jìn)行去噪；通過(guò)偽逆變換獲得源信號(hào)。通過(guò)對(duì)含噪裂紋信號(hào)的提取，結(jié)果雖然去噪效果沒(méi)有獨(dú)立分量分析好，但它實(shí)用性強(qiáng)。
【關(guān)鍵詞】：小波分析 獨(dú)立分量分析 稀疏編碼 欠定模型 稀疏性
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TN911.7;TH165.3
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題的研究背景及意義10
• 1.2 早期裂紋信號(hào)提取的研究現(xiàn)狀10-14
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 基于小波分析的微弱裂紋信號(hào)提取16-28
• 2.1 小波分析基礎(chǔ)16-17
• 2.1.1 小波變換16-17
• 2.2 實(shí)例分析17-26
• 2.3 本章小結(jié)26-28
• 第三章 基于獨(dú)立分量分析的裂紋信號(hào)提取28-42
• 3.1 引言28-29
• 3.1.1 信息論相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)28-29
• 3.2 獨(dú)立分量分析29-32
• 3.2.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理30-31
• 3.2.2 非高斯性的度量31-32
• 3.3 基于負(fù)熵的固定點(diǎn)獨(dú)立分量分析32-34
• 3.4 實(shí)例分析34-42
• 第四章 基于獨(dú)立分量分析的稀疏編碼42-60
• 4.1 前言42-45
• 4.1.1 稀疏編碼的理論知識(shí)43
• 4.1.2 信號(hào)的稀疏性分析43-45
• 4.1.3 稀疏編碼模型分析45
• 4.2 基于獨(dú)立分量分析的稀疏編碼45-53
• 4.2.1 廣義高斯模型估計(jì)概率密度函數(shù)46-47
• 4.2.2 最大后驗(yàn)估計(jì)獨(dú)立成分47-50
• 4.2.3 解耦矩陣的更新50-51
• 4.2.4 收縮函數(shù)的估計(jì)51-53
• 4.3 實(shí)例分析53-58
• 4.3.1 信號(hào)高斯性分析53-55
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)仿真55-58
• 4.4 本章小結(jié)58-60
• 第五章 總結(jié)與展望60-62
• 5.1 本文的主要研究以及成果總結(jié)60-61
• 5.2 后續(xù)工作及展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 致謝66

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 高洪濤,李通化,陳開(kāi),畢賢,林淑芳;基于峭度的重疊峰解析新方法[J];分析化學(xué);2004年08期

2 唐先廣;郭瑜;丁彥春;;基于獨(dú)立分量分析與希爾伯特-黃變換的軸承故障特征提取[J];振動(dòng)與沖擊;2011年10期

本文編號(hào)：775193