关键零部件早期裂纹源信号的提取

发布时间：2017-09-02 00:07

  本文关键词：关键零部件早期裂纹源信号的提取

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【摘要】：随着科技的进步和生产力的高速发展，对机械零部件提出更高的要求，同时承载各种故障以及事故发生的风险也增加。本文通过对早期裂纹信号进行提取，从而能及时的避免直接的损失。因此对关键机械零部件的早期裂纹源信号的提取研究有着非常重要的意义。 微弱裂纹源信号的处理和特性提取是本文的关键问题。在零部件运行环境噪声中提取微弱裂纹源信号的主要成果：1）基于小波分析对非平稳信号的有效性，本文采用多分辨分析法对断铅信号以及金属拉伸引起的裂纹信号进行信号提取，取得了较好的效果，但是小波分析在阀值的选择上需要经验，同时在高强度噪声干扰下的提取效果不佳；2）针对机械零部件的裂纹源信号经常夹杂在各种振动和强背景噪声，为信号的特性提取造成了极大的困难，独立分量分析能够解决在不同特征信号相互混合出现频带混叠、信号表现出很强的非稳态或非高斯性、强背景噪声等情况的信号提取；采用基于负熵的固定点独立分量分析的方法，对断铅信号和钢裂纹信号在不同强度信噪比的高斯白噪声中进行信号提取，，通过信噪比、相关系数和频谱图来衡量提取效果，取得了很好的效果；3）在观测信号的数目不大于源信号的数目（即欠定条件）时微弱信号的提取，本文采用基于独立分量分析的稀疏编码收缩去噪方法。源信号分离的实质可以说是对源信号概率密度函数寻求最合适的估计,采用广义高斯模型来表示源信号概率密度函数；最大后验估计独立成分和收缩函数进行去噪；通过伪逆变换获得源信号。通过对含噪裂纹信号的提取，结果虽然去噪效果没有独立分量分析好，但它实用性强。
【关键词】：小波分析 独立分量分析 稀疏编码 欠定模型 稀疏性
【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TN911.7;TH165.3
【目录】：

• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 课题的研究背景及意义10
• 1.2 早期裂纹信号提取的研究现状10-14
• 1.3 研究内容及组织结构14-16
• 第二章 基于小波分析的微弱裂纹信号提取16-28
• 2.1 小波分析基础16-17
• 2.1.1 小波变换16-17
• 2.2 实例分析17-26
• 2.3 本章小结26-28
• 第三章 基于独立分量分析的裂纹信号提取28-42
• 3.1 引言28-29
• 3.1.1 信息论相关基础知识28-29
• 3.2 独立分量分析29-32
• 3.2.1 数据的预处理30-31
• 3.2.2 非高斯性的度量31-32
• 3.3 基于负熵的固定点独立分量分析32-34
• 3.4 实例分析34-42
• 第四章 基于独立分量分析的稀疏编码42-60
• 4.1 前言42-45
• 4.1.1 稀疏编码的理论知识43
• 4.1.2 信号的稀疏性分析43-45
• 4.1.3 稀疏编码模型分析45
• 4.2 基于独立分量分析的稀疏编码45-53
• 4.2.1 广义高斯模型估计概率密度函数46-47
• 4.2.2 最大后验估计独立成分47-50
• 4.2.3 解耦矩阵的更新50-51
• 4.2.4 收缩函数的估计51-53
• 4.3 实例分析53-58
• 4.3.1 信号高斯性分析53-55
• 4.3.2 实验仿真55-58
• 4.4 本章小结58-60
• 第五章 总结与展望60-62
• 5.1 本文的主要研究以及成果总结60-61
• 5.2 后续工作及展望61-62
• 参考文献62-66
• 致谢66

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 高洪涛,李通化,陈开,毕贤,林淑芳;基于峭度的重叠峰解析新方法[J];分析化学;2004年08期

2 唐先广;郭瑜;丁彦春;;基于独立分量分析与希尔伯特-黄变换的轴承故障特征提取[J];振动与冲击;2011年10期

本文编号：775193