基于时频流形分析的设备故障诊断方法研究

发布时间：2017-03-30 15:10

  本文关键词：基于时频流形分析的设备故障诊断方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：旋转设备是现代冶金、化工、动力等工业领域中的关键设备,所以对于旋转设备的运行状态进行监测并进行故障诊断是十分必要的。从机械系统中获取的振动数据总是携带着对机械故障诊断来说非常重要的测量信息。而对于旋转机械,关键部件的局部故障常常在振动信号中表现为周期性的瞬态脉冲信息。然而,实际情况中,往往存在着大量的背景噪声会将瞬时脉冲信息湮没掉,从而大大增加了识别这些机械故障的难度。 流形学习是近年来发展起来的非线性数据降维方法,它能提取高维数据中的主要非线性本质特征成分。本文基于时频流形在时频域抑制噪声以及分辨率增强方面的优点,将时频流形用于机械故障诊断中,取得了满意的效果。本文提出的时频流形在机械故障诊断中的应用主要有两个方面：时频流形相关匹配用于周期性故障识别以及利用时频流形对振动信号进行去噪。 时频流形相关匹配用于周期性故障识别是将时频流形与图像模板匹配的概念结合起来,并且提出了一种新的时频流形相关匹配方法来加强对周期性故障的识别能力。此方法主要利用一个短时长的时频流形作为模板,在时频域中,对振动信号进行相关匹配操作。 本文提出的利用时频流形对振动信号进行去噪的方法,是通过结合时频综合以及相空间重构综合实现信号去噪的。得到的去噪信号不仅有令人满意的去噪效果,并且能很好的保留固有的时频结构特征。另外,本文提出了一种新的诊断方法,叫频率概率时间序列(FPTS)谱分析法,并且展示了此方法在故障诊断中的有效性。 本文提出的基于时频流形的机械故障诊断方法已经被用于处理一组轴承故障数据以及齿轮箱故障数据,结果证明在机械故障诊断中,提出的方法优于传统方法。
【关键词】：旋转机械 机械故障诊断 流形学习 时频分布 时频流形 相关分析 信号去噪
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 机械故障诊断研究的意义11-14
• 1.1.1 选题意义11
• 1.1.2 研究内容11-13
• 1.1.2.1 采集设备状态信息12
• 1.1.2.2 提取特征12-13
• 1.1.2.3 评估设备状态13
• 1.1.3 研究对象13-14
• 1.2 旋转机械故障诊断技术的发展现状14-18
• 1.2.1 时域分析方法15
• 1.2.2 频域分析方法15-16
• 1.2.3 时频分析方法16-17
• 1.2.4 其它分析方法17-18
• 1.3 本论文的主要工作和创新性18-21
• 1.3.1 本论文主要工作18-19
• 1.3.2 本论文主要创新19-21
• 第2章 时频流形21-29
• 2.1 引言21
• 2.2 时频分布21-24
• 2.2.1 短时傅里叶变换21-22
• 2.2.2 威格尔分布22-23
• 2.2.3 小波变换23
• 2.2.4 希尔伯特黄变换23-24
• 2.3 流形学习24-26
• 2.4 时频流形26-28
• 2.4.1 相空间重构26-27
• 2.4.2 时频分布27
• 2.4.3 流形学习27-28
• 2.5 效果评估28
• 2.6 小结28-29
• 第3章 时频流形相关匹配29-47
• 3.1 引言29-30
• 3.2 时频流形相关匹配30-36
• 3.2.1 时频分布31
• 3.2.2 时频流形31-32
• 3.2.3 相关匹配32-34
• 3.2.4 脊线提取及分析34-35
• 3.2.5 时频流形相关匹配方法的总结35-36
• 3.3 实际故障诊断的应用36-46
• 3.3.1 齿轮箱故障检测的应用36-41
• 3.3.1.1 严重故障检测37-39
• 3.3.1.2 初始故障检测39-41
• 3.3.2 轴承故障检测的应用41-46
• 3.3.2.1 滚动体故障检测42-44
• 3.3.2.2 外圈故障检测44-46
• 3.4 小结46-47
• 第4章 基于时频流形的信号去噪及故障诊断47-62
• 4.1 引言47-48
• 4.2 振动信号的时频流形分析48-50
• 4.3 时频流形综合50-55
• 4.3.1 准则以及步骤50-52
• 4.3.2 去噪效果评估52-53
• 4.3.3 故障诊断53-55
• 4.4 实验验证55-60
• 4.4.1 带有滚动体故障的轴承信号55-58
• 4.4.2 带有外圈故障的轴承信号58-60
• 4.5 小结60-62
• 第5章 总结与展望62-64
• 参考文献64-70
• 致谢70-71
• 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果71

【参考文献】

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本文编号：277414