基于盲源分离的滚动轴承故障诊断方法研究

发布时间：2017-10-29 08:22

  本文关键词：基于盲源分离的滚动轴承故障诊断方法研究

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【摘要】：现如今,机械故障诊断技术伴随着工业的发展已成为一门新的学科,其关注的重点是如何准确、高效地提取出信号的故障特征,其中,最经常使用的特征提取方法便是信号处理和分析。现实中,采集到的振动信号常常存在干扰以及各个源信号间相互混合的情况,这严重影响着故障提取的准确性,而盲源分离方法则可以有效地解决这一问题。本文主要研究的内容便是盲源分离在机械尤其是滚动轴承故障特征提取上的应用。本文对盲源分离的基础理论进行了详细的分析,介绍了滚动轴承中一些典型的故障及其机理,并且给出了几种常见的时频分析方法。同时根据在应用盲源分离时滚动轴承中常存在干扰以及欠定问题,提出了解决方法,并应用于实际的滚动轴承诊断中。由于滚动轴承在工作时存在噪声的干扰,特征信号很有可能被湮没的情况,根据小波半软阈值消噪和盲源分离方法的优点,提出了在盲源分离之前和之后都进行小波半软阈值消噪的盲源分离方法。在仿真以及实验中,该方法成功地把噪声从源信号中去除,很好地分离出了源信号并提取到了信号的特征,验证了其在滚动轴承故障特征提取上的有效性。针对盲源分离的欠定问题即源信号数目多而观测信号数目少的情况,提出先利用变分模态分解(VMD)方法将观测信号升维,然后再对新观测信号进行盲源分离的方法。通过仿真对比了基于变分模态分解的欠定盲源分离方法与基于域均值分解(EMD)的欠定盲源分离方法,结果验证了基于变分模态分解方法的优越性。最后针对单通道的滚动轴承信号,运用该方法进行了处理,成功地提取出了滚动轴承的故障特征。
【关键词】：盲源分离 特征提取 滚动轴承 小波半软阈值 VMD分解 欠定
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH133.33
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-16
• 1.1 课题背景及研究意义11
• 1.2 机械故障诊断技术的发展及研究11-12
• 1.3 盲源分离技术12-15
• 1.3.1 盲源分离的发展及其研究12-13
• 1.3.2 盲源分离的应用13-15
• 1.4 本文研究的内容15-16
• 第2章 滚动轴承典型故障机理与时频分析方法16-26
• 2.1 引言16
• 2.2 滚动轴承的故障机理16-21
• 2.2.1 滚动轴承的基本振动信号特征16-17
• 2.2.2 滚动轴承故障的失效形式17-20
• 2.2.3 滚动轴承的频率特性20-21
• 2.2.4 滚动轴承的频段成份特点21
• 2.3 滚动轴承中常见的时频分析方法21-25
• 2.3.1 短时傅里叶变换21-22
• 2.3.2 包络分析法22
• 2.3.3 Wigner-Ville分布22-23
• 2.3.4 Hilbert-Huang时频分析23
• 2.3.5 小波变换23-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 盲源分离基础理论与算法26-37
• 3.1 引言26
• 3.2 盲源分离的基本理论26-29
• 3.2.1 盲源分离的数学模型26-28
• 3.2.2 盲源分离的基本假设28
• 3.2.3 盲源分离的不确定性28-29
• 3.3 盲源分离的预处理方法29-30
• 3.3.1 去均值29-30
• 3.3.2 白化处理30
• 3.4 盲源分离的独立性判据30-33
• 3.4.1 非高斯性准则30-31
• 3.4.2 信息论准则31-33
• 3.4.3 基于高阶统计量33
• 3.5 典型的盲源分离算法33-35
• 3.5.1 基于四阶累积量的特征矩阵联合对角化算法33-34
• 3.5.2 基于固定点迭代的快速神经算法34
• 3.5.3 最大熵算法34-35
• 3.6 盲源分离的性能评价指标35-36
• 3.6.1 PI性能指数35
• 3.6.2 相似系数35-36
• 3.6.3 信噪比36
• 3.7 本章小结36-37
• 第4章 基于小波半软阈值和盲源分离的滚动轴承故障特征提取37-48
• 4.1 引言37
• 4.2 小波阈值消噪原理37-38
• 4.3 阈值选择38-39
• 4.4 阈值处理函数39-42
• 4.4.1 小波软阈值消噪39-40
• 4.4.2 小波硬阈值消噪40
• 4.4.3 小波半软阈值消噪40-41
• 4.4.4 三种阈值处理函数消噪方法的比较41-42
• 4.5 基于小波半软阈值消噪的盲源分离方法42-43
• 4.6 仿真研究43-46
• 4.7 机械故障信号分析实例46-47
• 4.8 本章小结47-48
• 第5章 基于变分模态分解的欠定盲源分离的方法研究48-57
• 5.1 引言48
• 5.2 变分模态分解48-52
• 5.2.1 变分模态分解简介48-49
• 5.2.2 VMD的原理49-50
• 5.2.3 VMD方法对信号的分解50-52
• 5.3 基于VMD的欠定盲源分离方法52-55
• 5.3.1 方法实现52
• 5.3.2 仿真分析52-55
• 5.4 单通道滚动轴承故障信号的盲源分离实例55-56
• 5.5 本章小结56-57
• 结论57-59
• 参考文献59-64
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果64-65
• 致谢65

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