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基于经验模态分解的故障诊断方法研究

杨贤昭  
【摘要】:随着现代工业的发展及机械自动化程度提高,一些大型旋转机械设备应用越来越广泛,如何保证这些机械设备安全稳定运行成为一项重要课题,机械设备的故障诊断技术越来越受到重视,它是故障信号处理的关键技术。故障诊断技术一般采用时频分析方法,传统方法(如短时Fourier变换、小波变换等)在处理复杂的故障信号时具有一定的作用,但也存在局限性。信号的平稳性是传统信号处理方法的前提,信号特征只能分别通过时域或者频域反映,而信号的时域和频域的局部化特征和全貌无法同时兼顾,这就限制了传统时频分析方法的发展,它对复杂的信号特别是非平稳、非线性的故障信号不能进行自适应、有效地分析和进一步的处理。发展新的故障诊断技术成为当务之急,以现代信号处理技术为基础的故障分析方法应运而生,其在设备运行状态监测和保障机械安全运行,预防事故等方面具有重要的意义。 本文阐述了几种应用于故障诊断领域的时频分析方法,深入研究了经验模态分解方法,并针对经验模态分解算法存在的问题重点展开讨论,提出了解决这些问题的方法,本文的研究内容如下: (1)对常用的机械故障信号时频分析方法进行了研究,如短时Fourier变换、Wigner-Ville分布、小波变换等,总结这些方法的特点及不足,在此基础上引出Hilbert-Huang变换(HHT)以及其精髓经验模态分解(EMD),并指出EMD分解算法中有几个问题需要解决,如模态混叠、端点效应、包络线的拟合。 (2)提出一种高频信号辅助法来抑制EMD过程中的模态混叠问题。在筛分之前向信号中加入已知小幅高频的正弦信号,以此改变原始信号的极值分布即改变信号的包络,去“淹没”那些异常事件,使异常事件不再那么明显,从而使信号包络更自然,可以有效抑制模态混叠现象,提高EMD的整体分解效果。与传统的EMD方法对比,改进的方法能有效抑制模态混叠问题。 (3)利用线性外推法来处理信号端点处极值。经验模态分解需通过极值点描述信号上下包络线,但是信号两端边界的极大值和极小值不好估计,包络线就存在着变数,这样经验模态分解过程就会产生边界误差,随着分解进行边界误差会向内传播,从而污染内部数据,导致分解结果不合理。通过分析几种典型的抑制端点效应的方法,把线性外推法引入EMD,以获得观测区间边界极值点,这种方法简单而且可以有效地抑制端点效应。 (4)提出基于非均匀有理B样条曲线的信号包络拟合新方法。该方法通过弦长参数化,得到定义域内的节点矢量,利用信号极大值、极小值点反算得到非均匀B样条曲线的控制多边形,然后利用节点矢量和控制多边形一起构造非均匀B样条曲线,拟合信号包络。采用该方法可以获得精确的瞬时平均值,从而抑制没有意义的信号波动,避免了拟合出现过冲、欠冲以及不完全包络等问题。 (5)利用本文提出的改进的EMD方法,对实验室仿真信号和实际的故障信号分别进行分析,通过以上分析证明了改进EMD方法的有效性。


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