非局部均值滤波算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用研究

发布时间：2017-03-17 07:09

  本文关键词：非局部均值滤波算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：滚动轴承在旋转机械中应用非常广泛，但由于工况条件复杂恶劣，导致其故障频发。当滚动轴承发生故障后，轻则造成设备停机，重则可能造成严重或是灾难性的事故。滚动轴承运行状况的好坏直接影响到整个机械的性能，对滚动轴承故障诊断技术的研究具有重要意义。 处理和分析振动信号以进行故障诊断的基础便是对振动信号的降噪，降噪的好坏直接影响到故障诊断的结果。本文主要对非局部均值滤波算法进行研究和改进，同时结合一些常用的时频转换方法，提出了一些轴承故障诊断新方法。 本文首先介绍了滚动轴承的振动机理进行了分析，对内圈和外圈故障进行了模拟，分析其故障振动信号的特征。针对故障轴承振动信号冗余信息丰富和相似结构快数量明显的特点，提出了一种全新的基于结构块处理的降噪方法，即一维非局部均值降噪算法。通过对算法的改进，减少了一层嵌套循环实现其快速计算。同时针对实测数据噪声方差未知的情况，提出了一种与非局部均值结构块思想相吻合的结构块噪声方差估计方法。 本文结合常见的解调分析方法，提出了一种基于非局部均值降噪算法和解调分析的轴承故障诊断方法。通过对非局部均值降噪的滤波信号进行解调分析获得其低频特征波形，结合谱分析获得其频率信息，实现轴承故障的准确诊断。 针对具有复杂调制规律的故障信号难以精确解调的问题，提出了一种基于非局部均值降噪算法和局域均值分解的故障诊断方法。该方法能够将非局部均值滤波信号自适应的分解为单一的纯调频信号，结合能量算子解调分析方法，精准地获得故障特征频率信息。 本文对非局部均值算法进行了进一步改进，，提出了一种基于改进权值函数的双尺度自适应非局部均值滤波算法。提高其滤波效果的同时使其具有自适应的特点。 理论分析和实验结果表明：基于非局部均值降噪的滚动轴承故障诊断方法能够有效地消除噪声的干扰，精确地提取滚动轴承的故障特征信息，为滚轴轴承故障诊断提供一种新的方法。
【关键词】：滚动轴承 故障诊断 非局部均值算法 结构块 解调分析 局域均值分解
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH165.3;TH133.33
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 课题的研究背景及意义11
• 1.2 滚动轴承故障诊断技术研究现状11-13
• 1.3 常规降噪方法的研究现状13-15
• 1.4 本文的主要研究内容15-17
• 第二章 滚动轴承故障模型及其振动特性研究17-28
• 2.1 引言17
• 2.2 滚动轴承的常见失效类型17-18
• 2.3 滚动轴承的振动信号特征18-25
• 2.3.1 滚动轴承的主要频率信息18-20
• 2.3.2 常见故障特性分析20-22
• 2.3.3 外圈故障信号模拟22-23
• 2.3.4 内圈故障信号模拟23-25
• 2.4 滚动轴承的噪声分析25
• 2.5 实验装置介绍25-26
• 2.6 本章小结26-28
• 第三章 非局部均值降噪算法28-40
• 3.1 引言28
• 3.2 非局部均值降噪算法基本理论28-31
• 3.2.1 一维非局部均值降噪算法29-30
• 3.2.2 一维快速非局部均值算法30-31
• 3.2.3 边界设置31
• 3.3 基本参数设置31-33
• 3.3.1 结构块的设置32-33
• 3.3.2 搜索域的设置33
• 3.3.3 滤波器参数的设置33
• 3.4 基于块处理的噪声方差估计33-35
• 3.5 去噪评价指标35
• 3.6 仿真实验与分析35-39
• 3.7 本章小结39-40
• 第四章 基于快速非局部均值滤波和解调分析的轴承故障诊断40-55
• 4.1 引言40
• 4.2 基于希尔伯特解调的轴承故障诊断方法40-49
• 4.2.1 希尔伯特解调基本原理40-41
• 4.2.2 NLM 与 HT 相结合的轴承故障诊断方法41
• 4.2.3 仿真实验41-43
• 4.2.4 实验分析43-49
• 4.3 基于能量算子解调的轴承故障诊断方法49-54
• 4.3.1 能量算子解调基本原理50-51
• 4.3.2 仿真实验51-52
• 4.3.3 实验分析52-54
• 4.4 对比分析54
• 4.5 本章小结54-55
• 第五章 基于快速非局部均值滤波和 LMD 的轴承故障诊断55-68
• 5.1 引言55
• 5.2 LMD 基本理论55-57
• 5.2.1 LMD 基本算法55-57
• 5.2.2 虚假分量的去除57
• 5.3 NLM-LMD 故障特征提取方法57-58
• 5.4 仿真实验58-61
• 5.5 实验分析61-67
• 5.6 本章小结67-68
• 第六章 快速非局部均值算法的改进68-78
• 6.1 引言68
• 6.2 非局部均值降噪算法的改进研究68-70
• 6.2.1 权值函数的改进68-70
• 6.2.2 自适应结构块的选取70
• 6.3 改进快速非局部均值算法流程70-71
• 6.4 仿真实验71-75
• 6.5 实验分析75-77
• 6.6 本章小结77-78
• 第七章 总结与展望78-80
• 7.1 总结78-79
• 7.2 展望79-80
• 致谢80-81
• 参考文献81-86
• 附录 1 攻读硕士学位期间发表的学术论文86-87
• 附录 2 攻读硕士学位期间参与的科研项目87

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张贤达,保铮;盲信号分离[J];电子学报;2001年S1期

2 易子麟;尹东;胡安洲;张荣;;基于非局部均值滤波的SAR图像去噪[J];电子与信息学报;2012年04期

3 孙波;费连玲;;浅谈轴承成品检测与故障分析[J];科技创新与应用;2013年06期

4 杨超;李亦滔;;机械设备故障智能诊断技术的现状与发展[J];华东交通大学学报;2011年05期

5 王国彪;何正嘉;陈雪峰;赖一楠;;机械故障诊断基础研究“何去何从”[J];机械工程学报;2013年01期

6 张立振;刘坦然;魏恩泊;;消除EMD边界效应的四中点估计方法[J];海洋科学;2013年04期

7 何正嘉;曹宏瑞;訾艳阳;李兵;;机械设备运行可靠性评估的发展与思考[J];机械工程学报;2014年02期

8 揭朋翔;;冲击脉冲法在油田滚动轴承故障诊断方面的应用[J];中国石油和化工标准与质量;2014年08期

9 陈仕琦;康敏;傅秀清;;基于小波包和Teager能量算子的齿轮故障诊断研究[J];机械传动;2014年12期

10 袁静;何正嘉;訾艳阳;;机械故障诊断的内积变换原理与多小波特征提取方法研究[J];机械工程学报;2013年04期

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本文编号：252544