全矢高阶统计量及其在故障诊断中的应用研究

发布时间：2017-08-08 16:48

  本文关键词：全矢高阶统计量及其在故障诊断中的应用研究

  更多相关文章： 故障诊断 信息融合 全矢谱 高阶统计量 矢双谱 小波包-矢双谱 矢Wigner高阶谱

【摘要】：高阶统计量由于能有效提取信号中包含的非线性信息而广为应用于转子故障诊断。然而,常规高阶统计量的研究对象是单通道信号,不能全面反映转子特征,甚至基于同一截面不同方向获得的分析结论具有差异性。为了解决这个问题,以全矢谱分析为基础,提出了两种改进的高阶统计量方法,即矢双谱方法和矢Wigner高阶谱方法,给出了其定义和计算流程,并将其应用于转子的故障诊断中。主要研究的工作如下:1.讨论了全矢谱分析的理论知识及其数值计算。通过实例分析,证明了全矢谱分析可以完全兼容同一截面相互垂直的振动信息,真实地描述出转子实际状态,有效的克服了常规频谱分析时不同方向的振动信号频谱结构的差异性,使频谱结构表达唯一,为基于全矢谱的故障诊断提供了可靠的特征信息。2.分析了传统双谱分析与传统Wigner高阶谱分析的优点和不足,通过实验验证了其利弊,指出了单通道分析的信息特征不全,说明信息融合的必要性。3.结合全矢谱分析和双谱方法,提出了矢双谱对角切片分析方法,研究了其计算方法,并进行仿真试验和实例应用验证,结果均表明,矢双谱对角切片能充分反映振动的非线性特性,分析结论唯一,使得诊断准确性得以提高。4.针对含有非高斯噪声的信号,矢双谱分析效果变差,引入小波包分解,利用小波包的局部优化特性,提出了小波包-矢双谱方法,该方法不仅继承了矢双谱提取非线性以及融合双通道的优点,还实现了小波包对非高斯噪声的抑制。5.结合全矢谱分析与Wigner高阶谱,提出了矢Wigner高阶谱分析方法,给出了其定义和算法,并选用Choi-Williams核滤波来抑制Wigner高阶谱引入的交叉项,很好的改善了分析效果。通过仿真和实验研究,验证了矢Wigner高阶谱分析方法比传统Wigner高阶谱具有明显的优点。
【关键词】：故障诊断 信息融合 全矢谱 高阶统计量 矢双谱 小波包-矢双谱 矢Wigner高阶谱
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-18
• 1.1 本课题来源、研究目的和意义10-12
• 1.1.1 课题来源10
• 1.1.2 研究目的和意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-13
• 1.2.1 设备故障诊断技术的研究现状12
• 1.2.2 现代信号处理的发展状况12-13
• 1.3 同源信息融合技术的研究现状13-16
• 1.3.1 全息谱分析14-15
• 1.3.2 全频谱分析15
• 1.3.3 全矢谱分析15-16
• 1.4 本文的主要研究内容16-18
• 2 高阶统计量理论18-28
• 2.1 高阶统计量方法18-19
• 2.2 双谱分析基本理论19-23
• 2.2.1 双谱的算法20-22
• 2.2.2 双谱的性质和物理意义22-23
• 2.3 双谱分析的特性23-24
• 2.4 基于双谱的特征提取24-27
• 2.5 本章小结27-28
• 3 全矢谱分析基本理论28-41
• 3.1 全矢谱分析理论基础28-34
• 3.2 全矢谱分析数值算法34-37
• 3.3 全矢谱分析的兼容性37-38
• 3.4 全矢谱分析的应用实例38-40
• 3.5 本章小结40-41
• 4 基于矢双谱和小波包-矢双谱的非平稳信号分析41-57
• 4.1 矢双谱理论41-43
• 4.1.1 1(1/2)维谱理论41-42
• 4.1.2 矢双谱理论42
• 4.1.3 矢双谱算法42-43
• 4.2 小波包-矢双谱分析43-44
• 4.2.1 小波包的分解算法43-44
• 4.2.2 小波包-矢双谱分析方法44
• 4.3 仿真试验44-48
• 4.4 实例应用48-52
• 4.5 非高斯噪声下的小波包-矢双谱的研究52-56
• 4.6 本章小结56-57
• 5 基于矢Wigner高阶谱的非平稳信号分析57-65
• 5.1 Wigner高阶谱57-60
• 5.1.1 Wigner分布57-58
• 5.1.2 Wigner分布性质58-59
• 5.1.3 Wigner双谱和三谱59-60
• 5.2 矢Wigner高阶谱理论60-62
• 5.2.1 矢Wigner高阶谱的定义60-61
• 5.2.2 矢Wigner高阶谱的计算方法61-62
• 5.3 仿真试验62-63
• 5.4 实例应用63-64
• 5.5 本章小结64-65
• 6 结论与展望65-67
• 6.1 本文结论65-66
• 6.2 课题创新点66
• 6.3 展望66-67
• 参考文献67-72
• 致谢72-73
• 个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果73-74

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本文编号：641015