基于参考独立分量分析的旋转机械故障信号提取

发布时间：2023-10-08 19:33

　　随着科学技术的发展,旋转机械正在向高速、重载和自动化方向发展,在速度、容量、效率和安全可靠性等方面提出了越来越高的要求。在对机械系统进行状态监测时,传感器采集到的信号中除了故障信号以外,还包括机器正常运转时各零部件之间相互撞击产生的振动,以及周围其它机器带来的噪音和干扰。为了能够做到对系统及时、有效的监测,从混合信号中提取特定的故障振动信号就显得十分重要。 本课题以旋转机械典型故障为研究对象,引入参考独立分量分析来对故障信号进行提取,并通过仿真分析与实验研究,最终能够实现基于参考独立分量分析的旋转机械故障信号提取。其中对旋转机械和参考独立分量分析的分析与研究,主要包括有: (1)对旋转机械中典型的轴承故障和齿轮故障进行分析研究,了解了其故障信号的时域特性和频域特性,并针对旋转机械具体的应用背景,分析了基于ICA的信号分离存在的局限性。 (2)根据旋转机械振动信号的特点,对ICA-R算法高斯性度量函数和距离评判函数的选取进行了研究,尤其对参考信号的建立方式进行深入的分析。提出了以方波信号的形式来建立的观点,然后通过在一个周期内等间隔移动相位角的方式来寻找参考信号与源信号的最佳匹配相位角。...

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究的背景
    1.2 课题研究的目的和意义
    1.3 国内外相关技术的研究现状
        1.3.1 机械故障分析技术的发展
        1.3.2 ICA 的研究现状
    1.4 主要研究内容
第2章 旋转机械振动信号的ICA分离
    2.1 引言
    2.2 旋转机械故障特性分析
        2.2.1 轴承故障特性
        2.2.2 齿轮故障特征
        2.2.3 其他类型故障特性
    2.3 振动信号的ICA 分离
        2.3.1 振动信号的统计独立性
        2.3.2 独立性的度量
    2.4 局限性
    2.5 本章小结
第3章 基于ICA-R的故障信号提取
    3.1 引言
    3.2 基于ICA-R 的故障提取
        3.2.1 参考信号的建立
        3.2.2 ICA-R 算法
    3.3 仿真实验
        3.3.1 机械故障信号仿真实验
        3.3.2 观测个数的影响
        3.3.3 与ICA 分离效果的对比
    3.4 本章小结
第4章 基于ICA-R的多故障信号提取模拟实验
    4.1 引言
    4.2 旋转机械典型多故障并发实验
        4.2.1 转子试验台
        4.2.2 基于Labview 数据采集系统
        4.2.3 实验数据分析
    4.3 本章小结
第5章 基于ICA-R的轴承早期故障提取
    5.1 引言
    5.2 轴承故障试验
    5.3 实验数据分析
    5.4 本章小结
结论
参考文献
致谢



本文编号：3852651