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基于高阶统计量的机械故障分析识别方法研究

姬中华  
【摘要】:故障信号的特征提取是设备状态监测和故障诊断过程中重要的环节。从某种意义上说,特征提取是当前设备故障诊断研究中的“瓶颈”问题。在信号检测环节不可避免引入的干扰噪声,则是影响故障信号特征正确识别的重要因素。为了解决特征提取这一关键问题,本文重点研究了基于高阶统计量的故障信号降噪与特征提取技术。 正确认识设备状态监测和故障诊断中噪声信号来源及分类是抑制噪声影响的前提。因此本文探讨了故障特征信号中的机械噪声来源和电磁噪声来源。研究了设备状态监测和故障诊断中噪声信号的概率分布情况,指出一般情况下噪声信号都是高斯分布的色噪声。给出了噪声正态性的两种检验方法——图方法和Jarque-Bera检验法。并对实测噪声的统计分布情况和功率谱密度形式进行了验证,进一步说明了干扰噪声的高斯分布特征。 为了解决高斯噪声背景下的故障信号中的特征提取问题,本文提出了时间平均三阶累积量的概念。从理论上系统地阐述了时间平均三阶累积量的定义、性质以及计算方法和工程应用前景。研究表明:谐波过程的时间平均三阶累积量为非零值,其一维切片依然为谐波过程。更为难能可贵的是,理论上噪声方差越大,利用时间平均三阶累积量一维切片检测到的谐波成分就越显著。这为我们在深度高斯噪声背景中识别设备谐波振动信号提供了有力的工具。工程实例和仿真结果很好地验证了这一结论。 针对非高斯色噪声背景下故障信号的特征提取问题,本文研究了基于参数化方法的非高斯有色噪声中的谐波恢复。通过Hilbert变换将原观测值变换成复数形式,定义一种特殊的复数过程四阶累积量,使得按该定义计算的谐波信号四阶累积量为零(不管是否含有二次相位耦合),然后由观测值估计噪声模型,从而对含非高斯有色噪声观测值预滤波,最终实现谐波的恢复。 振动信号的双谱能够比功率谱提供更多的故障信息。转子系统中转子不对中、转子裂纹、转子弯曲等故障的一个共同之处是振动信号中具有明显的二次谐波。本文针对这类故障的高阶谱特征进行了研究。试验结果表明,双谱对这类故障更为灵敏和准确。具有一定的工程应用价值。 本文还研究了VC++与MATLAB的接口技术。着重探讨了如何利用MATLAB编译器来实现在VC中调用MATLAB中M文件功能。并在此基础上用混合编程的方法完成了本文研究的算法实现和系统软件设计。


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