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新颖的自适应时频分布方法及在故障诊断中应用研究

朱明  
【摘要】:本论文是在国家自然科学基金(51265039,51261024,51075372,50775208),江西省教育厅科技计划项目(No.GJJ12405)、湖南省机械设备健康维护重点实验室开放基金(201204)、广东省数字信号与图像处理技术重点实验室开放课题(2014GDDSIPL-01)和江西省研究生创新基金项目(No.YC2013-S214)资助下,针对时频分析缺乏自适应的缺点,本项目提出了一些新的自适应时频分析方法,并将这些方法应用于机械故障诊断中,仿真和实验结果都表明了这些方法的有效性,并取得了很好的创新性成果。本文主要内容包括以下几个方面:1、鉴于自适应广义S变换继承了短时Fourier变换、小波变换和标准S变换的所有优点,同时也弥补了它们存在的不足,具有良好的自适应的独特特性,在此,将该方法引入到机械故障诊断中,提出了一种基于自适应广义S变换的机械故障诊断方法,并与传统的短时Fourier变换、Wigner-Ville分布、小波变换、标准S变换等时频分析方法进行了对比分析,仿真研究表明,自适应广义S变换具有明显的优势,能灵活地通过调节参数来自适应地调节窗函数的宽度,以便达到最佳的时频分辨率。最后,将该方法分别应用到转子碰摩故障诊断和滚动轴承故障诊断中,碰摩故障实验结果表明,提出的方法能有效地揭示出碰摩故障数据的频率结构,区分碰摩故障的严重程度,滚动轴承故障实验结果表明,提出的方法能有效地揭示出不同轴承故障的特征频率。2、针对固定核的缺陷,并根据自适应优化核的设计准则,提出了两种新的自适应核时频分布,分别为自适应径向墨西哥草帽核时频分布方法和自适应径向Sinc核函数时频分布方法。这两种方法都能够随信号模糊函数的不同而自适应地调节核的方向,使之与模糊函数的自项相匹配并且最大限度地扩展自项方向的核函数,而在其他方向上做最大地抑制,从而自项得到了最大的保留,交叉项得到了很好的抑制,时频分辨率高,且对噪声抑制也能起到很好的效果。在此,给出了自适应径向墨西哥草帽型核函数时频分布和自适应径向Sinc核函数时频分布的定义和算法。并对这两种提出的方法分别和传统的时频分析方法在时频分辨率方面行了对比分析,仿真结果表明这两种方法都是十分有效的。最后,将自适应径向墨西哥草帽核时频分布方法应用到转子裂纹故障诊断中,将自适应径向Sinc核函数时频分布方法应用到滚动轴承故障诊断中,转子裂纹故障实验结果表明,提出的方法能有效地反映裂纹故障的严重程度,滚动轴承故障实验结果表明,提出的方法能有效地揭示出不同轴承故障的特征频率。3、经验小波变换(EWT)是一种新的自适应信号分解方法,该方法继承了EMD和小波分析方法的各自优点,通过提取频域极大值点自适应地分割傅里叶频谱以分离不同的模态,然后在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数,以提取具有紧支撑傅立叶频谱的调幅-调频(AM-FM)成份。在此,将该方法引用到机械故障诊断中,提出了一种基于经验小波变换的机械故障诊断方法,并与EMD方法进行了对比分析。仿真结果表明,经验小波变换方法明显优于EMD方法,能有效地分解出信号的固有模态。与EMD相比较,该方法具有分解的模态少,不存在虚假的模态,计算量小,且在理论上具有易理解性等特点。最后将该方法分别应用到转子碰摩故障诊断和滚动轴承故障诊断中,碰摩故障实验结果表明,提出的方法能有效地揭示出碰摩故障数据的频率结构,区分碰摩故障的严重程度,滚动轴承故障实验结果表明,提出的方法能有效地揭示出轴承故障的特征频率。4、变分模态分解(VMD)是一种新的自适应信号分解方法,该方法的核心思想是假设每个模态的绝大部分都是紧紧围绕在某一中心频率周围的,然后将模态带宽的求解问题转化为约束优化问题,最后求解出每个模态。在此,将VMD引入到机械故障诊断中,提出了一种基于VMD的机械故障诊断方法,并与EEMD方法进行了对比分析,仿真结果表明,变分模态分解明显优于EEMD方法,能有效地分解出信号的固有模态。与EEMD相比较,该方法模态混叠现象弱,计算效率高,理论充分等。最后将该方法分别应用到转子碰摩故障诊断和滚动轴承故障诊断中,碰摩故障实验结果表明,提出的方法能够有效地揭示出碰摩故障数据的频率结构,区分碰摩故障的严重程度,滚动轴承故障实验结果表明,提出的方法能有效地揭示出轴承故障的特征频率。


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