旋转机械故障信号分析方法研究与应用

发布时间：2017-12-11 03:08

  本文关键词：旋转机械故障信号分析方法研究与应用

  更多相关文章： S变换 广义S变换 奇异值分解 盒维数 VPMCD 故障诊断

【摘要】：为了更好的分析信号特征,人们将时域或频域分析推广到时频分析。利用时频分析处理信号,能够得到其各个时刻的瞬时频率和幅值,并且能够进行时变信号的研究。论文以旋转机械故障诊断为背景,利用时频分析方法,从振动信号仿真数据出发寻找规律,进行特征提取、分类和故障诊断等方面的研究,并结合嵌入式技术设计机械运行状况监测分析系统,实现对机械信号的分析诊断和实时监测。论文的主要工作可以概括如下几个方面：(1)提出一种基于S变换和VPMCD的信号分析方法。该方法通过S变换得到时频矩阵,构成能量向量,然后应用VPMCD方法建立故障诊断模型,进行分类诊断。基于S变换的分析方法可以克服短时傅里叶变换分析振动信号时,频率分辨率固定的不足。实验结果表明,该方法对故障特征数据具有良好的分类效果。(2)提出一种基于广义S变换的混沌分形分析方法。广义S变换针对S变换在处理故障信号时,主要能量时频域内分布杂乱,难以选择合理特征提取区域的局限,加入窗函数因子,使信号的主要能量在时频域分布更加集聚,具有调节变换时高频分辨率的优势。结合混沌分形方法的盒维数特征量,表征广义S矩阵包含的特征信息,实现对信号特征的准确提取。对比S变换实验结果,证明了该方法的有效性。(3)设计了一种基于广义S变换的机械运行状况监测分析系统方案。该系统硬件部分以STM32为微处理器,AD9225为信号采集芯片,USB作为传输方式,实现对机械设备声发射信号的采集。软件部分以Visual Studio 2012为开发工具,通过内置Matlab引擎对采集数据进行基于广义S变换的能量谱处理,实现对声发射信号的时频分析,并结合VPMCD方法达到诊断设备运行状态的目的。论文针对已知时频分析算法在分析处理信号时存在的问题,提出和开发一系列的实用方法,应用于特征提取、分类和故障诊断等方面。通过滚动轴承振动信号仿真实验,显示出较好的效果,证明了所提方法的准确性和可行性。同时,结合嵌入式技术在硬件设计方面进行研究,设计基于论文研究方法的监测分析系统,并在实验室离心泵电机这一实际环境中采集数据,进行实际测试。
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH17

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本文编号：1276915