發(fā)布時間：2017-03-22 03:17

  本文關(guān)鍵詞：基于EMD-ICA的機電系統(tǒng)音頻故障診斷方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著科學(xué)與信息技術(shù)的不斷進步,現(xiàn)代工業(yè)設(shè)備逐步向集成化、高速化、智能化的方向發(fā)展。為了避免機電設(shè)備發(fā)生故障所帶來的不必要的損失,就必須對機電設(shè)備進行精確的故障檢測與診斷。傳統(tǒng)的故障診斷方法大多是采用基于系統(tǒng)內(nèi)部傳感的方式,但由于該方式無法獲得足夠的傳感信息,所以必須通過外部傳感手段來進行補充。而通過聲音獲取外部傳感信息是其中很重要的一種方式,因此,研究基于音頻的機電系統(tǒng)故障診斷技術(shù)就顯得尤為重要。對機電系統(tǒng)進行音頻信號的故障診斷研究,傳統(tǒng)的音頻信號處理方法大多采用濾波降噪的方式,針對其中的不足,擬采用獨立分量分析(ICA)的盲源分離方法。該方法只依據(jù)傳感器采集的觀測混合信號,就能恢復(fù)各個機械部件產(chǎn)生的聲源信號,從而準(zhǔn)確地對各個振源進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。由于ICA方法對監(jiān)測信號的數(shù)目有一定的要求,將經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)與ICA方法結(jié)合起來,提出基于EMD-ICA的聯(lián)合信號處理方法。該方法不僅避免了EMD方法分解過程中產(chǎn)生的模態(tài)混疊現(xiàn)象,而且解決了ICA方法的局限性問題,從而實現(xiàn)對單通道監(jiān)測信號的聲源分離。針對分離出的分量,采用峭度分析、峰值分析和包絡(luò)譜分析,提取出故障特征信息,從而實現(xiàn)對機電系統(tǒng)運行狀態(tài)的監(jiān)測與故障診斷。根據(jù)以上的理論分析研究,構(gòu)建出了基于Labview平臺的音頻故障診斷系統(tǒng),并運用該系統(tǒng)分別對正常鉆頭和損壞鉆頭在鉆孔過程中的狀態(tài)進行檢測與故障診斷實驗。實驗結(jié)果得出,無論是故障聲音信號還是正常的聲音信號,故障診斷的識別率都達到95%左右,達到了令人滿意的診斷效果;而且與單獨運用EMD方法相比,該系統(tǒng)方法對音頻故障診斷的識別率明顯提高,表明了基于EMD-ICA方法的音頻故障診斷系統(tǒng)的可行性。
【關(guān)鍵詞】：獨立分量分析 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 EMD-ICA 包絡(luò)譜分析 音頻故障診斷
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.3;TH-39
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 引言10-11
• 1.2 課題研究的背景及意義11-15
• 1.2.1 音頻故障診斷的傳統(tǒng)信號分析方法11-13
• 1.2.2 傳統(tǒng)信號分析方法的不足13-14
• 1.2.3 獨立分量分析方法的研究意義14-15
• 1.3 獨立分量分析方法在國內(nèi)外研究的現(xiàn)狀15-18
• 1.3.1 ICA方法的發(fā)展及研究現(xiàn)狀15
• 1.3.2 ICA方法在國外音頻故障診斷中的研究15-16
• 1.3.3 ICA方法在國內(nèi)音頻故障診斷中的研究16-18
• 1.4 論文主要思路和研究內(nèi)容18-20
• 第二章 ICA方法的相關(guān)基礎(chǔ)理論研究20-32
• 2.1 引言20
• 2.2 ICA模型20-24
• 2.3 ICA模型的局限性及不確定性24
• 2.4 ICA算法24-29
• 2.4.1 預(yù)處理過程25-26
• 2.4.2 目標(biāo)函數(shù)的確定26-27
• 2.4.3 學(xué)習(xí)算法的選擇27-29
• 2.5 ICA應(yīng)用研究29-30
• 2.6 ICA仿真分析30-31
• 2.7 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于EMD-ICA的單通道故障信息的提取研究32-46
• 3.1 引言32
• 3.2 EMD方法研究32-36
• 3.2.1 EMD分解的基本原理33-35
• 3.2.2 EMD方法的特點35-36
• 3.2.3 EMD方法的局限性36
• 3.3 EMD-ICA方法研究36-39
• 3.3.1 EMD-ICA的基本原理37
• 3.3.2 EMD-ICA方法的仿真分析37-39
• 3.4 信號峰值和峭度值的分析39-41
• 3.4.1 峰值指標(biāo)40
• 3.4.2 峭度指標(biāo)40-41
• 3.5 信號包絡(luò)譜的分析41-43
• 3.5.1 包絡(luò)譜分析的流程41-42
• 3.5.2 Hilbert變換原理42-43
• 3.6 單通道音頻信號故障信息提取的整體流程43-44
• 3.7 本章小結(jié)44-46
• 第四章 故障診斷系統(tǒng)的建立與分析46-56
• 4.1 引言46
• 4.2 軟件開發(fā)平臺46
• 4.3 系統(tǒng)總體方案設(shè)計46-47
• 4.4 系統(tǒng)各模塊的建立47-55
• 4.4.1 信息采集模塊47-48
• 4.4.2 信息預(yù)處理模塊48-49
• 4.4.3 信息分析模塊49-52
• 4.4.4 故障診斷模塊52-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 第五章 相關(guān)實驗驗證56-66
• 5.1 引言56
• 5.2 硬件實驗平臺56-59
• 5.2.1 傳聲器56-57
• 5.2.2 數(shù)據(jù)采集卡57-58
• 5.2.3 實驗設(shè)備58-59
• 5.3 實驗研究59-60
• 5.3.1 訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程59-60
• 5.3.2 故障診斷過程60
• 5.4 實驗結(jié)果分析60-65
• 5.5 本章小結(jié)65-66
• 第六章 總結(jié)與展望66-68
• 參考文獻68-72
• 附錄72-76
• 攻讀學(xué)位期間所取得的相關(guān)科研成果76-78
• 致謝78

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