基于Morlet小波与SVD的旋转机械故障特征提取算法研究

发布时间：2017-07-28 13:03

  本文关键词：基于Morlet小波与SVD的旋转机械故障特征提取算法研究

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【摘要】：在旋转机械故障诊断的过程中,如何从原始信号中提取故障特征成分,既是重点也是难点。Morlet小波与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是两种现代数学分析方法,本文研究了这两种方法在故障特征提取中存在的一些重要问题,并将二者结合起来,提出了一种区别于以往的Morlet-SVD结合算法,并应用于故障特征提取,取得了良好的效果。首先,分析了尺度参数和位移参数对Morlet小波的影响,推导了Morlet小波分解时的数值计算方法;针对Morlet小波的参数优化问题,在Shannon熵理论的基础上提出了改进的优化方法,改善了Morlet小波的特征提取效果。然后,研究了基于Hankel矩阵的SVD信号分离原理,分析了对含噪信号进行奇异值分解后奇异值与原始信号中各成分的对应关系,讨论了分别代表周期性成分和噪声成分的奇异值在奇异值序列中的位置随原始信号信噪比变化的规律。其次,将Morlet小波和SVD相结合,研究了二者的结合算法,进而提出一种奇异值能量谱的方法对Morlet小波的分解结果进行特征提取,根据能量谱峰值位置得到故障特征频率所在位置,应用于仿真信号的特征提取中,取得了良好的效果。最后,将本文方法应用于旋转机械系统的故障诊断中,并通过对旋转机械实际振动信号的特征提取,验证了本文方法的有效性和工程实用性。
【关键词】：旋转机械 Morlet小波 奇异值分解 故障诊断 特征提取
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 论文的研究背景及意义9-10
• 1.2 旋转机械故障诊断的发展现状10-12
• 1.3 信号处理方法的介绍及研究现状12-16
• 1.3.1 Morlet小波算法的研究概况13-15
• 1.3.2 奇异值分解方法的应用情况15-16
• 1.4 本文研究内容及意义16-19
• 第二章 Morlet小波时频域分析及其参数优化19-30
• 2.1 引言19
• 2.2 Morlet小波及其性质19-23
• 2.2.1 Morlet小波的定义20
• 2.2.2 Morlet小波时频特性分析20-23
• 2.3 非正交小波的计算方法23-24
• 2.4 Morlet小波参数优化24-28
• 2.4.1 Shannon熵理论24-25
• 2.4.2 改进的参数优化方法25-28
• 2.5 本章小结28-30
• 第三章 奇异值分解原理及含噪信号的奇异值分布规律30-46
• 3.1 引言30
• 3.2 SVD及其性质30-34
• 3.2.1 SVD的定义30-32
• 3.2.2 SVD的性质和意义32-34
• 3.3 基于Hankel矩阵的SVD信号分离原理34-36
• 3.4 含噪信号的奇异值分布规律研究36-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 Morlet小波与SVD的结合算法研究46-58
• 4.1 引言46
• 4.2 小波系数矩阵的奇异值分解结果分析46-52
• 4.2.1 小波系数矩阵的特征提取46-48
• 4.2.2 信噪比改变时的奇异值变化规律48-52
• 4.3 基于奇异值能量谱的特征提取方法52-57
• 4.3.1 尺度范围选取52-53
• 4.3.2 基于奇异值能量谱的尺度优化53-57
• 4.4 本章小结57-58
• 第五章 Morlet小波与SVD在机械故障诊断中的应用58-79
• 5.1 引言58
• 5.2 实验平台的搭建58-67
• 5.2.1 硬件系统的搭建59-62
• 5.2.2 软件系统的设计62-67
• 5.3 对转子振动信号的特征提取67-72
• 5.4 对轴承振动信号的特征提取72-77
• 5.4.1 基于奇异值能量谱的轴承特征提取72-75
• 5.4.2 基于轴承振动理论的故障特征识别75-77
• 5.5 本章小结77-79
• 结论与展望79-81
• 参考文献81-86
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果86-87
• 致谢87-88
• 附件88

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 蔺小林;王震;蒋耀林;;酉延拓矩阵的奇异值分解及其广义逆[J];纯粹数学与应用数学;2008年01期

2 冯淞;景建方;郭虎生;;一种旋转机械振动信号小波去噪方法[J];船电技术;2012年03期

3 孙鹏;丁幼亮;张劲泉;李爱群;邓扬;;基于Morlet小波变换的结构密集模态参数识别[J];东南大学学报(自然科学版);2012年02期

4 卢新城,龚沈光,周骏,孙明;基于Morlet小波的高分辨率信号频谱估计[J];武汉理工大学学报(交通科学与工程版);2002年05期

5 赵学智;叶邦彦;陈统坚;;基于小波—奇异值分解差分谱的弱故障特征提取方法[J];机械工程学报;2012年07期

6 岳林,费庆国,张令弥;基于Morlet小波滤波提高系统参数识别精度的方法(英文)[J];Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronau;2005年03期

7 许丽艳,史桂梅,侯铁年;基于小波变换的弹射加速度频谱分析[J];青岛大学学报(工程技术版);2001年01期

8 岳林,张令弥;基于Morlet小波的信号滤波方法及在频率响应测试中的应用[J];数据采集与处理;2002年04期

9 梁霖,徐光华,侯成刚;基于奇异值分解的连续小波消噪方法[J];西安交通大学学报;2004年09期

10 马建仓,吴启彬,薛建武,罗磊;基于小波变换的频谱细化分析方法[J];信号处理;1997年03期

中国博士学位论文全文数据库 前3条

1 牛大田;计算大规模矩阵部分奇异值分解的精化Lanczos型算法[D];大连理工大学;2003年

2 杨宇;基于EMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究[D];湖南大学;2005年

3 罗光坤;Morlet小波变换理论与应用研究及软件实现[D];南京航空航天大学;2007年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 黄媛;改进的小波神经网络在旋转机械故障诊断中的应用研究[D];武汉理工大学;2009年

，

本文编号：584148