基于概率幅值解调的机械故障诊断方法研究

发布时间：2019-05-07 11:25

【摘要】：本论文是在国家自然科学基金(51261024,51075372,51265039,50775208),江西省教育厅科技计划项目(No.GJJ12405),机械传动国家重点实验室开放基金(No.SKLMT-KFKT-201514)、江西省教育厅科技计划项目(No.GJJ12405)和广东省数字信号与图像处理技术重点实验室(No.2014GDDSIPL-01)资助下,基于概率幅值解调算法的独特优势,将其引入到机械故障诊断中,提出了基于概率幅值解调的机械故障诊断方法,并进行了仿真和实验研究,取得了非常好的创新性成果。本文主要内容包括以下几个方面:1.论述了概率幅值解调引入到机械故障诊断中的必要性和研究意义,综述了机械故障诊断中的解调方法的国内外研究现状,详细论述了概率幅值解调的基本思想,在此基础上,给出了本论文的研究内容和主要创新点。2.论述了简单概率幅值解调的原理和算法,该方法使用概率理论,将解调看成一个推理问题,利用已有的先验知识对不确定性问题进行推理,达到推理解调的目的。在此基础上,提出了基于概率幅值解调的机械故障诊断方法,并进行了仿真和实验研究。仿真结果表明,提出的方法对调幅调频信号具有很好的处理能力,能够有效地分解出调幅调频信号的调制频率。与传统的希尔伯特包络解调方法比较,提出的方法具有明显的优势,提出的方法解调出来的包络线与原信号的拟合程度明显优于传统的希尔伯特包络解调方法。最后,将提出的方法应用到驱动端滚动轴承故障诊断中,实验结果表明,提出的方法是有效的,能有效地提取出滚动轴承故障特征。3.论述了高斯过程概率幅值解调的原理和算法,该方法是对简单概率幅值解调的拓展。首先,该方法能够恢复调制信号缺失的部分,使用最大后验概率进行推理,并使用快速傅里叶变换提高计算速度。此外,高斯过程概率幅值解调将快速傅里叶变换、最大后验概率和兰索斯算法三者结合在一起推导出原始包络线最大后验概率上的拉普拉斯近似误差线,有效地计算最大后验概率。最后,该方法使用近似极大似然获取模型中所有的自由参数。仿真结果表明,提出的方法对调幅调频信号具有很好的处理能力,能够有效地分解出调幅调频信号的调制频率。最后,将提出的方法应用到驱动端滚动轴承故障诊断中,实验结果表明,提出的方法是有效的,同样也能有效地提取出滚动轴承故障特征。4.论述了级联解调的原理和算法,该方法以简单概率幅值解调为框架,同时在每一级的解调中使用高斯过程概率幅值解调得到各级的子包络线。机械故障信号往往在多个时间尺度上解调,而简单概率幅值解调和高斯过程概率幅值解调只能解调包含一个时间尺度的信号,而级联解调能够解调包含多个时间尺度的机械故障信号,因此,该方法实用性更强,适应的范围也更加广。该方法能够对所有的变量做出估计,获取解调的多个时间尺度,同时,裁剪掉最高层不必要的包络线。和其它概率幅值解调方法不同的是,级联解调的最终分解结果是若干个时间尺度不同的包络线和一个快速变化的载波,其中,载波是所有分解结果中变化最快的。仿真结果表明,提出的方法对包含多个时间尺度的非平稳信号具有很好的处理能力,能够分解出若干个不同时间尺度的子包络线和一个载波,并裁剪掉最高层没有意义的子包络线。最后,将提出的方法应用到驱动端滚动轴承故障诊断中,实验结果表明,提出的方法是有效的,能有效地提取出滚动轴承故障特征。5.论述了互频率概率幅值解调的原理和算法,该方法是对简单概率幅值解调的拓展。在已有的概率幅值解调模型中,每个滤波器的解调是相互独立的,而机械故障信号的调制通常在不同频率通道相关联,该方法利用不同频率通道之间的依存关系,在不同子频带的解调之间模拟依存关系,给不同频率通道中的包络线共同建立一个模型,这个模型能够减少维度,避免过度拟合,计算也更加高效。仿真结果表明,提出的方法对非平稳信号具有很好的处理能力,不同频道的时域信号和频谱都是相关的,每个频道上的包络线和载波都能够很好地反应子频道信号的特征。最后,将提出的方法应用到驱动端滚动轴承故障诊断中,实验结果表明,提出的方法是非常有效的,能有效地提取出滚动轴承故障特征。
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【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH17

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