基于Gabor变换和盲信号分离的信号降噪技术及应用

发布时间：2020-08-28 06:39

【摘要】：齿轮系统作为现代工业系统中必不可少的机械传动装置,具有传递动力大,传递运动准确,传动平稳等诸多优点。随着现代机械设备向着大型化、高效率、高强度、自动化及高性能方向发展,作为传递运动和动力的齿轮装置发挥着越来越重要的作用。然而,由于其自身结构复杂,工作环境恶劣等原因,齿轮及齿轮箱都容易受到损害和出现故障。因此,采用先进的技术对齿轮及齿轮箱进行状态监测与故障诊断,可实现由事后维修、定期检修到视情维修的根本转变,减少不必要的损失,从而创造更大的经济效益和社会效益,具有重大的意义。 针对齿轮箱常见故障,分析其典型故障机理及振动特性,重点研究了三种故障特征提取技术,包括基于Gabor变换与盲信号分离相结合的故障诊断新技术、基于Gabor变换的盲分离算法和基于Gabor变换的欠定盲分离算法。将这三种方法用于实测故障信号的分析,结果表明,这些方法均取得了良好的效果,为齿轮系统故障诊断提供了新的思路。 主要研究内容及结论如下： (1)研究了盲信号分离的基本原理,推导了以JADE法为代表的批处理方法、以Infomax为代表的自适应算法及以FastICA为代表的固定点算法,并分析其应用特点。同时,还提出了几种新的性能评价指标,克服了传统判别盲信号分离效果性能指标的一些不足。 (2)详细介绍了齿轮系统的典型故障类型,并分析其故障机理及振动特性,作为故障诊断的依据。然后根据实验室现有条件,设计了实验方案,对原有齿轮箱故障实验台进行改进,设置典型故障类型进行了相关故障诊断实验。 (3)根据时频分析技术与盲信号分离技术,提出了基于Gabor变换降噪方法、基于Gabor变换的盲信号分离算法及基于Gabor变换的欠定盲信号分离算法。数值仿真验证了上述方法的科学性、有效性,为齿轮系统故障诊断提供了新的方法。 (4)在齿轮箱故障诊断中,三种方法均成功地分离出实测信号中的典型故障信号,其故障特征与实验设置故障完全吻合。同时,实验数据的分离结果表明,这三种方法都能取得很好的降噪效果。 最后,对所取得的研究成果进行了总结,并指出了若干值得进一步研究的方向。
【学位授予单位】：石家庄铁道学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TH132.41;TH165.3
【图文】：

取数据长度N二1000的混合信号。然后分别采用FastiCA算法、JADE算法和Infomax算法对混合信号进行分离，其源信号(取噪声信号强度k=l)、混合信号和分离结果如图2一2一图2一6所示。比较分离后的信号与源信号，可以看出，它们只是幅值有所变化、相位反相而己。以上分离信号的幅值和相位的变化，正是盲信号分离的两个不确定性。由于进行故障诊断时，主要分析信号的频率特征，因此，这两个不确定性不会对诊断结果造成影响，即利用JADE法分离的结果可以用于故障诊断判断依据。}阿脚叭刀V划 02004006008001000 202. 020040060080()l0001000琳琳峭钧咧脚喃叫两两图2一2源信号图2一3混合信号一24一

八八句妒八句丫丫1000 02004006008001000图2一 4FastICA算法图2一 5JADE算法0，4 0.3 0.2l_O 1QO。o·’}“00000000000000曰d戴坦织提 02004006008001000丈J八U5LO 2004006008001000入入八广以、入八厂勺气气1000图2一 6Infomax算法 020406080100噪声放大倍数/(k)图2一 7FastICA算法表2一1噪声强度k=1时的相似系数算法FastlCA算法JADE算法Infomax算法、、les县eet任les夕n，八，O八Q

本文编号：2807246