大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械在現(xiàn)代工業(yè)中占有重要地位,其故障將導(dǎo)致災(zāi)難性的事故和巨大的經(jīng)濟(jì)損失。振動(dòng)信號承載著與旋轉(zhuǎn)機(jī)械健康狀況相關(guān)的關(guān)鍵信息,如何從振動(dòng)信號中提取有用特征的研究一直備受關(guān)注。當(dāng)機(jī)械轉(zhuǎn)動(dòng)部件發(fā)生損傷時(shí),其振動(dòng)信號表現(xiàn)為非線性、非平穩(wěn)、非高斯特征,且早期故障特征微弱、調(diào)制性強(qiáng)、背景噪聲大,使故障特征淹沒在強(qiáng)背景噪聲中,難以提取。本文對強(qiáng)噪聲背景下信號的微弱故障特征提取進(jìn)行了研究。奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)被廣泛應(yīng)用于信號的降噪處理,然而對于強(qiáng)噪聲背景下的微弱故障信號,微弱故障特征信息淹沒在背景噪聲中,使得SVD難以獲得理想的降噪效果。本文提出了一種新的有效奇異值個(gè)數(shù)的確定方法,在有效去除噪聲的同時(shí),最大程度保留信號中的微弱故障特征信息。仿真實(shí)驗(yàn)證明了該方法對強(qiáng)白噪聲背景下的微弱頻率成分具有良好的處理效果。變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)作為一種新的時(shí)頻分析方法,具有較好的噪聲魯棒性和頻域分辨率,對于非平穩(wěn)信號的處理有著獨(dú)特的優(yōu)勢,在軸承故障信號的處理中得到了廣泛的應(yīng)用。對于VMD中存在... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

故障診斷示意圖

燕山大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-18-2.2.3本征模態(tài)函數(shù)為使信號的瞬時(shí)頻率有意義，Huang[18]等人提出了本征模態(tài)函數(shù)（IntrinsicModeFunction,IMF）的概念，并認(rèn)為符合IMF定義的信號的瞬時(shí)頻率都是存在的。本征模態(tài)函數(shù)要滿足以下兩個(gè)條件：（1）在整段數(shù)據(jù)上，極值點(diǎn)和過零點(diǎn)的個(gè)數(shù)必須相差不超過一個(gè)。（2）在任意時(shí)刻信號的局部極大值包絡(luò)和局部極小值包絡(luò)的均值為零，即上下包絡(luò)線關(guān)于時(shí)間軸對稱[67]。條件（1）相當(dāng)于傳統(tǒng)的對高斯平穩(wěn)信號的窄帶要求，條件（2）則保證了信號中不會(huì)有“騎波”的存在。根據(jù)這兩個(gè)條件，IMF可以是調(diào)頻、調(diào)幅或調(diào)頻調(diào)幅的非穩(wěn)態(tài)信號。IMF的定義滿足了大部分信號對于其瞬時(shí)頻率是否存在的判定，但是仍然有部分特殊的信號滿足本征模態(tài)函數(shù)的定義卻不存在瞬時(shí)頻率，如圖2-2中所示的鋸齒波信號。a)信號時(shí)域波形b)信號瞬時(shí)相位c)信號瞬時(shí)頻率圖2-2鋸齒波信號

燕山大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-20-a)AM信號b)FM信號(fFM<<Δf)c)FM信號(fFM>>Δf)d)AM-FM信號圖2-3典型情況的IMF分量波形及頻譜圖2-3中的紅色實(shí)線表示載波頻率fc的位置，紅色虛線表示帶寬的理論上下限，圖2-3表明符合IMF分量定義的信號的帶寬差異很大，其中調(diào)頻調(diào)幅信號的帶寬明顯大于純調(diào)頻/調(diào)幅信號。2.2.4頻率混合和外差解調(diào)頻率混合是滾動(dòng)軸承故障信號中的常見現(xiàn)象。當(dāng)滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí)，會(huì)周期性地對機(jī)械設(shè)備產(chǎn)生沖擊，這種沖擊會(huì)使本就存在的大小不一的頻率成分產(chǎn)生頻率混合。頻率混合是兩個(gè)信號的非線性結(jié)合，進(jìn)而產(chǎn)生交叉頻率項(xiàng)。最簡單的頻率混


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