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基于弱信号提取的旋转机械的故障诊断

发布时间:2017-12-17 12:23

  本文关键词:基于弱信号提取的旋转机械的故障诊断


  更多相关文章: 弱信号 故障诊断 小波分析 压缩感知 稀疏字典 滚动轴承


【摘要】:旋转机械已经被广泛应用在许多实际的工业工程中,例如航空发动机,燃气轮机,风力发电机等等。在机械运转的同时,许多故障随之而来,造成巨大的经济损失,因此对于故障诊断方法的研究十分必要。为了使损失降到最低,就要在故障发生前或者故障微弱时将之检测到,因此对于弱信号提取方法的研究已经引起了各行业研究人员的广泛关注。本文首先综述了弱信号处理的常用方法:基于混沌振子的提取方法,基于小波分析提取方法,基于压缩感知提取方法等等。之后基于稀疏字典理论和压缩感知理论,提出了基于字典学习的压缩感知(CS)方法。之后利用基于稀疏分解理论的逐级匹配追踪原理对轴承故障进行了仿真研究。在噪声信号与谐波信号中成功提取了轴承故障所产生的脉冲信号,因而也反应出此信号提取方法的有效性。然后分别对实际汽车轴承故障和航空发动机轴承故障信号分别进行实验研究,从强噪声信号中成功并且有效的提取了实际的弱故障信号,从实验角度验证了逐级匹配形态分析原理的有效性。最后将弱信号提取方法应用到转子系统中。建立23自由度带有一段轴承支座松动的转子系统,用此方法提取出松动故障的信号特征,用本征正交分解法(POD)对高维转子系统进行简化,得到的两自由度系统保留了原始系统的分岔和幅频特性。此结果不仅再次验证了此弱信号提取方法的应用价值,而且也反应此降维方法的有效性。
【学位授予单位】:东北石油大学
【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:1300104

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