盲源分离及其在2D12型往复式压缩机故障诊断中的应用

发布时间：2020-08-04 11:53

【摘要】： 近些年来,盲源分离技术的研究越来越深入,在各种领域得到了广泛的应用。该技术的最大优点在于能够把多个信号源或各种特征参数从它们的混合信号中分离出来,基于这种特性,把该方法应用到现场条件下的机械故障诊断中来,将有助于分离混合信号,进行故障诊断。本文基于2D12型往复式压缩机的实验,结合适用于非平稳信号的基于二阶统计量的盲源分离方法对混合的故障信号进行分离。本文结合课题背景,主要作了以下几方面工作: 1、针对2D12型往复式压缩机的气阀故障是常见故障,建立了气阀的动力学和热力学模型等数学模型,在此基础上分析了不同状态(正常状态、阀片断裂和少弹簧)下的气阀运动和受压力变化情况,并进一步研究了缸盖振动信号的主要激励源是气阀落座的冲击和气缸压力; 2、分析了常用的独立性判据,介绍了基于统一的目标函数的自然梯度算法和它的改进算法仿真,仿真验证了改进算法的权值更新的收敛性和稳定都得到了提高;另外,通过仿真比较不同二阶盲分离算法受信噪比影响的大小,分析总结它们的分离性能; 3、结合盲源分离算法和其它信号处理方法,对2D12型往复式压缩机实验的混叠振动信号以及压力信号进行分离,提取故障特征参数,提高故障诊断的可靠性。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TH45
【图文】：

模型图,盲源分离,模型图,源信号

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文感器测得的信号；1 2y(t) [ ( ), ( ),..., ( )]Tn= y t y t y t是估计出的源信号。在缺乏先验知识的条件下不可能惟一地恢复源信号。然而在容许一定程度上的不确定性时，对源信号加以估计是可能的。这种不确定性和模糊性可以看成是对被估计的源信号的任意比例的伸缩、排序或时滞，但依然保持了源信号的波形信息。尽管这种不确定性使盲源分离具有一定的局限性，但在许多实际应用中它并非关键问题，因为源的大量相关信息不是蕴含在源信号的振幅或者系统输出的排序中。

变化曲线,阀片,气缸压力,运动规律

21211 1( ) [ ]( )gv v eF A pAA A Aαα= Δ + (2.12前面建立了阀片的动力学和热力学模型，并对阀片运动和受力进行了分析，这里分具体情况介绍不同状态下阀片的运动规律以及受力变化，下面以进气阀为例来说明。(1) 正常状态下的阀片运动当气缸内压力略低于进气管的气体压力，且气缸内外压力差与进气阀弹簧、运动零件的重量处于平衡状态时，进气阀开启，阀片以一定的速度向阀档移动，并撞向升程限制器，此时产生反弹力，阀片出现反弹现象，反弹后的速度是反弹前的（0.2~0.3）倍，方向相反，然后阀片在气流的作用下再次改变方向，回到升程限制器，经过几次反弹，基本贴到升程限制器上。直到接近止点位置时，运动速度下降，气流顶推力也下降。当弹簧力超过气流顶推力时，阀片就开始关闭，最后当活塞落到止点位置，阀片刚好落到阀座上。此时，进气阀完成一次工作。其运动规律以及气缸压力变化如图 2-3a)所示。

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哈尔滨工业大学工学硕士学位论文小化等价于使1( )MiiJ y=∑ 极大化,即输出的非高斯性最强。息极大化判据出 y 之后逐分量地引入一个非线性函数 ( )i i ir = g y来代计。极大化判据(infomax 或 ME(maximization of entropy合适的 ( )i ig y 后，使输出的1 2[ , ,..., ]Mr = r r r的总熵 H ( r )出 p ( y )各分量的 pdf，如欲使 y 逼近 s，则应使 ( )ip y 句话说 ( )i ig y 应接近信源的累积分布函数，它是取值由。实际工作中 ( )ip s 一般是未知的。实践证明ig 的具体些其他的单调增函数也可以用(如：sigmoid 函数、ta的 pdf 需要一律是超高斯型或一律是亚高斯型。

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