机械设备早期故障预示中的微弱信号检测技术研究

发布时间：2020-12-29 04:01

　　早期故障具有两方面含义,一是指处于早期阶段的故障、微弱故障或潜在故障;二是从物理意义上讲,某一故障是另一故障的早期阶段。故障发现得越早,越有助于设备的安全可靠运行。但是,设备早期故障的特征信号很微弱,往往被强噪声所淹没,信噪比很低,极大地影响了设备运行状态信息的准确获取。论文以机械设备为对象,研究了早期故障预示中的微弱信号检测与实用诊断技术。针对传统的绝热近似小参数随机共振难以满足工程实际大参数条件下的微弱信号检测问题,本文提出了变步长随机共振数值算法。在深入分析近似熵用于度量信号复杂性性质的基础上,本文提出了基于近似熵测度的自适应随机共振方法,解决了限制随机共振在工程实际中推广使用的参数调节问题。金属车削过程的振动信号分析和滚动轴承故障诊断的成功应用表明上述方法的有效性。基于混沌振子的微弱信号检测是通过“观察”待测信号加入后振子是否发生相变来实现的,但是这种“观察”缺少一个衡量标准,具有一定的主观性。尤其当噪声很强时,这种“目测”振子状态的办法就会失效。本文突破近似熵仅用于描述一维信号复杂度的局限性,提出了适合度量混沌振子二维相图的二维近似熵概念。在此基础上,本文提出了基于混沌振子和... 

【文章来源】：天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

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【学位级别】：博士

【部分图文】：

非线性双稳态系统势函数

输入信号同频；另一部分是由噪声引起的S()()()12S f= Sf+Sf((2exp(2))(2)2exp(2)())0202224222faaDfaAaDD× + = δπππ × + 22220222222(2exp(42exexp(2))(2)exp(2)()aaaaDfAaDDπππ…………………………………………………，整个系统的输出具有罗伦兹分布形式。由中于低频区域的特性，因此，能够产生随机率谱的低频段。只有在一定噪声能量的驱动统的两势阱之间以信号频率作往复跃迁运动随机共振现象。

第二章 基于自适应随机共振的微弱信号检测令式(2-1)所示 Langevin 方程的各参数分别为：a = b=1，A =0.3，D =0.310.010f =Hz， =5sf Hz，n (t )= 2Dg(t)，其中sf 为采样频率。采用四阶 Rung-Kut法进行数值计算，得到的结果如图 2-4 所示。从系统输出的频谱图上看，在信号频率0f 处出现明显的谱峰。可见，在小参数条件下，系统发生随机共振现象，其输出时域波形明显是频率为0f 的周期信号，相应的频谱图在频率0f 处有一突出的谱峰。在系统输入端，其时域波形的周期成分不如输出端明显，但因噪声强度 D =0.31很小，故其频谱图在频率0f 处也能看到一较为突出的谱峰。


本文编号：2944964