發(fā)布時間：2021-07-08 14:43

　　近年來,高速或超高速碰撞定位已經(jīng)在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,例如載人航天器、機(jī)器人、車輛、輪船的保護(hù),機(jī)床摩擦碰撞損傷的檢測和定位等。但是,對于碰撞表面振動信號處理,傳統(tǒng)方法通常只能處理低速的碰撞,而對于高速碰撞的相關(guān)識別定位算法還比較缺乏。本文選用的對象為鋁板,采集了高速或超高速碰撞表面振動信號,提出了有效的識別定位算法,擬實現(xiàn)高速或超高速碰撞的振源準(zhǔn)確識別和精確定位。本篇論文主要的研究成果有:（1）分析了振動信號在碰撞固體表面的傳播特性,研究了三種不同碰撞類型的表面振動信號能量分布,以及不同距離下表面振動信號能量分布�；谛〔〞r尺圖表征信號能量分布不同的原理,提出了多尺度離散小波變換特征（Multi-scale Discrete Wavelet Transform,MDWT）提取算法。MDWT特征可同時適用于高速/超高速碰撞表面振動信號的表征。將k近鄰算法（k-Nearest Neighbor,KNN）作為準(zhǔn)確高效的分類器和核極限學(xué)習(xí)機(jī)（Kernel Extreme Learning Machine,KELM）算法作為回歸模型訓(xùn)練算法,提出了 MDWT+KNN+KELM的振動信號識... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

碰撞振動信號時尺

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文圖2.2:碰撞振動信號識別定位算法整體流程圖.由距離回歸模型對振動信號的特征向量F進(jìn)行回歸預(yù)測得到振源估計距離，根據(jù)得到的四個估計距離，基于傳感器分布特性，利用四圓質(zhì)心定位算法(FCL)得到振源的具體位置(x,y)，結(jié)合上一步得到的分類結(jié)果，輸出最終的識別的類型和精確定位結(jié)果，最終實現(xiàn)未知表面振動信號的識別定位。整個流程的關(guān)鍵是基于振動信號的時頻分析的特征提取算法和構(gòu)建分類、回歸模型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的選擇與優(yōu)化，本章剩余內(nèi)容對這兩部分重點介紹。2.3振動信號的分法高速或超高速碰撞表面所產(chǎn)生的振動信號是非平穩(wěn)信號。振動信號的傳統(tǒng)分析方法一般是波形圖、頻譜分析、傳遞函數(shù)分析、相關(guān)分析、自相關(guān)分析、包絡(luò)分析等，然后將比較直觀的統(tǒng)計信息作為特征，如信號時域、頻域和幅域參數(shù)包括均值、最大值、最小值、斜度、峭度、均方根值等。與普通的非平穩(wěn)信號的分析一樣，主要是對信號進(jìn)行時頻分析[40][41][42]。時頻分析的基本思想是：將一維的時域信號通過時頻變換方法，轉(zhuǎn)換到時間與頻率的二維平面，時頻變換方法的主要方法是設(shè)計時間和頻率的聯(lián)合函數(shù)，用它同時描述信號在不同時間和頻率的能量密度或強(qiáng)度。[38][39]。2.3.1變換在振動信號處理技術(shù)中，傅里葉變換是一種常見的信號時頻分析方法[47][48]。1946年，GaborD.提出了短時傅里葉變換（Short-timeFouriertransform，簡稱STFT），該變換是將信號的時域和頻域結(jié)合起來分析，其變換結(jié)果既反映了信號的頻率內(nèi)容，又反映了頻率內(nèi)容隨時間變化的規(guī)律。短時傅里葉變換的過程為：用一個窗函數(shù)與時間域的信號做積運(yùn)算，窗內(nèi)的信號可近似看作平穩(wěn)信號，正是基于此，后面的傅里葉變換才具有了實際物理意義，然后-10-

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文在窗內(nèi)進(jìn)行傅里葉變換，得到信號的瞬時頻譜。隨著截取窗在時間軸上移動，得到整個時間域上的頻譜[49]。短時傅里葉變換的表達(dá)式為：S(ω,τ)=∫+∞∞x(t)g(tτ)ejωxdt(2.1)式中，x(t)為待分析信號，為復(fù)共軛符號，g(t)為窗函數(shù)。短時傅里葉變化中，g(t)進(jìn)行時域限制，ejωt進(jìn)行頻域限制。傳統(tǒng)的振動信號分析方法是先利用傅里葉變換畫出頻譜圖找出最大的頻率分量以及主要的頻率分布等，從而找到能表征這段信號的一些特征值。也有一部分研究人員將原始振動信號切成多個小段，再依次進(jìn)行統(tǒng)計分析找到特征值表征該段信號。還有從功率譜的方向來研究，功率譜一般是由幅值譜的平方計算得來，也可以通過傅里葉變換的自相關(guān)函數(shù)得到，然后找到表征信號的特征值。在本文中碰撞固體表面振動信號的短時傅里葉變換的時頻圖，如圖2.3所示，本文是基于此時頻圖來提取出可表征碰撞固體表面振動信號的STFT特征，具體的提取方法見本文第三章第四小節(jié)。圖2.3:碰撞振動信號短時傅里葉變換圖.2.3.2分Wigner-Ville分布(簡稱WVD)，也叫維格納分布，是典型的二次型變換[53]，它可定義為信號瞬時相關(guān)函數(shù)的傅立葉變換，反映了信號瞬時時頻關(guān)系。WVD的定義是信號中心協(xié)方差函數(shù)的傅立葉變換，許多優(yōu)良的性能能在WVD中得到體現(xiàn)，如對稱性、時移性、復(fù)共扼關(guān)系等一些，這種變換不會損失信號的幅值信息與相位信息，-11-

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于CEEMDAN的爆破地震波信號時頻分析[J]. 孫苗,吳立,袁青,周玉純,馬晨陽,汪煜烽.  華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020(03)
[2]基于時域和頻域分析的滾動軸承故障診斷[J]. 程秀芳,王鵬.  華北理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020(01)
[3]基于時域特征的滾動軸承壽命預(yù)測[J]. 戴邵武,陳強(qiáng)強(qiáng),丁宇.  計算機(jī)測量與控制. 2019(10)
[4]太空旅游離我們越來越近[J]. Elizabeth K.Wilson.  Engineering. 2019(05)
[5]基于頻域特征和支持向量機(jī)的汽車水泵軸承故障診斷研究[J]. 唐靜,王二化,朱俊,譚文勝.  機(jī)床與液壓. 2018(13)
[6]不同摩擦狀態(tài)下滑動軸承與轉(zhuǎn)子碰撞振動提取研究[J]. 柳霆,孫遜,吳伋.  潤滑與密封. 2018(06)
[7]小波分析在軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 耿嘉潔.  化工管理. 2017(32)
[8]壓電式加速度傳感器振動信號采集系統(tǒng)[J]. 高立慧,趙振剛,張長勝,李英娜,李川.  傳感器與微系統(tǒng). 2016(10)
[9]基于熵特征融合的拷貝檢測方法研究[J]. 尚月赟,馬龍飛,葉登攀.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(16)
[10]超高速碰撞噴出物氣化與等離子體形成的物理機(jī)制[J]. 唐恩凌,唐偉富,相升海,李樂新,張薇,于輝,趙新穎.  強(qiáng)激光與粒子束. 2011(01)

博士論文
[1]基于聲發(fā)射的典型結(jié)構(gòu)空間碎片撞擊在軌感知技術(shù)研究[D]. 張凱.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于Voting融合算法的上證綜指漲跌預(yù)測方案策劃[D]. 金國鵬.上海師范大學(xué) 2019



本文編號：3271768