基于全信息技术的非平稳信号的Wigner分布及应用

发布时间：2020-05-09 10:07

【摘要】： 在转子系统振动信号分析中，传统的信息处理方法大多是以单通道信号来进行分析。然而，实际中，在同一截面的不同位置测得的振动信息可能存在很大的差异，因此选择哪一路信号进行分析，可能在频谱、振动强度分析等方面会带来很大的差异，得到不同的结果。而全信息技术之一的全矢谱技术能很好融合同一截面的多通道信号，克服了传统信息处理技术的不全面性和不完整性。当前，全矢谱分析主要集中在平稳信号的分析和处理中，然而，当机械发生故障时，往往表现出非平稳、非线性、非高斯性。对于非平稳信号，其频谱特性是随时间变化的，单纯的时域或频域分析都不能充分描述非平稳信号，而信号的时频分析提供了信号的频谱内容随时间变化的信息，是分析非平稳信号的一个有力工具。在非平稳信号处理中，有多种时频分析方法，如短时傅里叶变换(STFT)、小波变换(WT)、Wigner分布和模糊函数等。本文在国家自然科学基金(No．50675209)、河南省杰出人才创新基金(No．0621000500)和河南省重大科技攻关资助项目(No．0122022000)资助下，以Wigner分布和模糊函数为例，结合全矢谱分析和时频分析方法，研究基于全信息的旋转机械故障诊断方法，并进行仿真和实验验证。其主要内容包括以下几方面： 1．结合全矢谱分析技术和Wigner分布各自的优点，提出了一种新的信号处理方法——矢Wigner分布。论述了矢Wigner分布的定义和算法，并进行仿真研究和实验研究。由于矢Wigner分布和Wigner分布一样，仍存在交叉干扰项，为此，进一步研究了矢平滑伪Wigner-Ville分布、矢重排平滑伪Wigner-Ville分布、矢Choi-Williams分布、矢锥形核分布。并对不同的矢Wigner分布进行分析对比，最后，将提出的方法应用到转子系统的故障诊断中。实验结果表明，提出的方法是有效的。 2．由于模糊函数继承了Wigner分布的所有优点，同时又能很好地抑制Wigner分布中的交叉项干扰，这里，将矢Wigner分布的构造思想推广到模糊函数中，，提出了矢模糊函数的概念。本文阐述了矢模糊函数的定义、算法及其特点，并把矢模糊函数成功地应用到旋转机械故障诊断中。仿真和实验结果表明，提出的矢模糊函数在旋转机械故障诊断中是非常有效的，矢模糊函数优于矢Wigner分布。它可以更全面、更清楚地反映截面上信号的时频特征，从而为故障诊断提供准确的依据。 3．在提出的矢Wigner分布的基础上，结合分数阶傅立叶变换(FRFT)的优点，提出了矢分数Wigner分布的全信息信号处理方法，给出了相应的定义和数值计算。同时，将矢分数Wigner分布和矢Wigner分布进行了对比分析。仿真和实验结果表明，矢分数Wigner分布提供了比矢Wigner分布更多的优良特性。
【图文】：

信息融合,分布和,片面性

上都不能足以反映机组运行的实际状况，因此，取任意方向的信号进行分析必然带有片面性，影响故障诊断的准确系和全面性。为此，必须进行全信息融合，图3.3为同一截面上不同方向信息融合后的矢Wigner一劝lle分布，由图3.3可知，信息融合后的矢Wigner-Vine分布克服了基于单通道信息的wigner分布的片面性和能量分析的不确定性，反映的信息更完整、丰富。由图3.2和图3.3还可以看到，不论是传统的Wigner一Ville分布，还是矢Wigner一Ville分布，都不可避免地存在交叉项的干扰。为了克服此不足，在此，我们将矢Wigner一Ville分布推广到Choi一Wiiliams分布和平滑伪Wigne卜Ville分布上，得到了相应的矢Choi一Winiams分布和矢平滑伪Wigner一Ville分布。如图3.4为信息融合后的矢Choi一Williams分布;图3.5为信息融合后的矢平滑伪Wigner一Ville分布。从图3.4、图3.5可以明显看到矢Choi一williams分布和矢平滑伪wigner一Ville分布克服了矢Wigner一Ville分布的不足，交叉项的干扰得了较好的抑制。

信息融合,分布和,交叉项

我们将矢Wigner一Ville分布推广到Choi一Wiiliams分布和平滑伪Wigne卜Ville分布上，得到了相应的矢Choi一Winiams分布和矢平滑伪Wigner一Ville分布。如图3.4为信息融合后的矢Choi一Williams分布;图3.5为信息融合后的矢平滑伪Wigner一Ville分布。从图3.4、图3.5可以明显看到矢Choi一williams分布和矢平滑伪wigner一Ville分布克服了矢Wigner一Ville分布的不足，交叉项的干扰得了较好的抑制。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TH165.3

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