基于盲源分离的旋转机械故障诊断方法研究

发布时间：2016-09-15 12:25

  本文关键词：基于盲源分离的旋转机械故障诊断方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

《燕山大学》 2014年

基于盲源分离的旋转机械故障诊断方法研究

蔡龙  

【摘要】：旋转机械在石油、冶金、电力、化工、航空航天等诸多工程领域起着至关重要的作用。因此，快速有效地对旋转机械进行故障诊断在工程上具有重要意义。在实际应用中，旋转机械振动信号都是非平稳的，并且常常面临着各种干扰或故障相互耦合的状况，如何有效地从复杂的观测信号中提取出所期望的故障特征，是制约旋转机械故障诊断的瓶颈。 盲源分离是近年来迅速发展的一种新的信号识别方法。本文以旋转机械振动信号为研究对象，以盲源分离为研究方法，系统地研究了传统的盲源分离方法在机械故障诊断领域的不足，，提出了三种在不同应用条件下的改进算法，并应用于实际的旋转机械复合故障的诊断中。 首先，针对传统EASI算法因步长固定而造成收敛速度与稳态误差不能同时满足的问题，提出了一种基于峭度的变步长EASI算法。仿真结果表明，该算法很好地解决了传统EASI算法收敛速度与稳态误差之间的矛盾。将所提出的的方法应用于齿轮箱的故障检测中，试验结果进一步证明了该方法在机械故障诊断中的有效性。 其次，针对传统的机械故障盲源分离方法仅限于非高斯、平稳和相互独立的源信号，以及观测信号数目不少于源信号数目等缺陷，提出了一种基于TD算法的欠定盲源分离方法。通过仿真，验证了该方法的可行性。将所提出的方法应用到滚动轴承混合故障的分离中，成功识别出轴承内外圈的不同故障特征。 再次，传统独立分量分析难以解决机械故障诊断中存在的相关源信号盲分离、单通道盲分离等问题。在相关振源信号的部分子带满足统计独立的假设前提下，提出了一种基于总体经验模态分解子带提取的相关机械源单通道盲源分离方法。仿真与实验验证了该方法在机械故障诊断中的有效性。 最后，结合MATLAB与VC++的各自优势，利用在VC++工作平台下的MFC库函数，开发可视化界面操作的振动信号盲源分离软件平台。

【关键词】：
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH165.3
【目录】：

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本文编号：115716