基于一维信号的时频域故障诊断方法研究

发布时间：2025-01-09 02:05

　　故障诊断和信号检测技术一直以来就是个重要的研究课题,尤其是随着科学技术的发展,复杂巨系统的出现,更是对故障诊断方法提出了更高的要求。在肌电假肢及可穿戴设备的流行的当下,对信号检测技术的精确性提出了更高的要求。本论文基于一维采样信号的时频域分析方法,分别在肌电信号的检测及旋转机械的故障诊断方面做了研究,并提出和介绍了不同的方法:(1)针对肌电信号的检测,在双阈值检测算法的基础上提出了多阈值检测算法,通过宽度阈值的设置,将双阈值检测方法未能识别的有用信号进行了识别,对产生误报的脉冲干扰进行了过滤,并在其中引入了拮抗作用的思想,起到了提高了检测精度的作用。(2)针对旋转机械的故障,提出了一种基于时域振动信号在多维空间中的故障分类方法:首先基于旋转信号采样具有周期性的特性,将每一个传感器在一个旋转周期内采集到的数据表示为一个多维向量的形式,将不同周期内采集的数据组成一个矩阵,在此基础上求协方差矩阵的特征值。再将对不同传感器求得的特征值进行组合,得到原始数据扩维后的特征值向量。为了能将不同类型故障进行区分,将扩维后的特征值向量看作多维空间中的一个点,不同的点代表不同的数据组,同类故障的数据在多维空...

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究现状
    1.3 亟待解决的问题
    1.4 本文研究内容及安排
第2章 肌电信号、旋转机械及动力系统常见问题及处理方法
    2.1 肌电信号在临床医学应用上常见的问题及处理方法
    2.2 旋转机械常见故障及处理方法
    2.3 大型船舶动力系统常见问题及处理方法
    2.4 本章小结
第3章 基于小波变换多阈值信号的检测方法
    3.1 引言
    3.2 现存检测方法
    3.3 多阈值检测方法的形成
        3.3.1 信号建模
        3.3.2 双阈值检测方法
        3.3.3 多阈值检测方法
    3.4 仿真实验及算法比较
    3.5 本章小结
第4章 基于多传感器与多维空间的故障分类方法
    4.1 引言
    4.2 信号预处理
    4.3 边界计算
    4.4 多维空间中的算法描述
    4.5 仿真实验
        4.5.1 Matlab仿真
    4.6 本章小结
第5章 基于快速傅里叶变换和神经网络的故障分类方法
    5.1 引言
    5.2 快速傅里叶变换
    5.3 神经网络原理介绍
        5.3.1 前向传播
        5.3.2 反向传播
    5.4 发动机故障仿真实验
        5.4.1 故障信号模拟采集
        5.4.2 仿真实验
    5.5 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 工作展望
致谢
参考文献
附录



本文编号：4024974