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机械噪声监测中盲信号处理方法研究

王宇  
【摘要】:机械噪声信号和振动信号一样,蕴含了机械设备运行状态的重要信息。当设备状态发生改变时,其声学特性同样会发生改变。因此,通过对机械噪声信号的处理和分析,也可以了解机械设备的运行状态,实现状态监测与诊断。同时声信号的测量还具有无损、非接触和简便易行等优点。但是,声学监测与诊断方法面临的很大困难在于实际声场非常复杂,传声器接收到的观测信号往往是一个复杂的混合过程的结果,待识别的目标信号和其它设备的信号以及噪声信号混杂在一起,一般很难直接从测量的声信号中获得有用的信息。因此,排除或抑制干扰信号或背景噪声,准确地从低信噪比的混合信号中提取出待识别的目标信号,对声学监测与诊断方法十分关键。 目前,“在几乎没有任何先验知识的情况下,从阵列信号中恢复或估计出源信号”的盲信号处理技术为机械声学信号的分离提供了一个有力的解决手段。因此,本学位论文在国家自然科学基金项目“机械病态噪声场中多源分量盲提取方法研究”和云南省教育厅科学研究基金项目“复杂机械噪声场中多分量盲提取方法研究”的资助下,以盲信号处理为理论基础,围绕实际复杂声场环境下的随机非平稳机械噪声提取和分离问题,采用理论研究、实验验证和系统实现相结合的研究路线,初步建立了基于盲信号处理的机械噪声状态监测与故障诊断方法,为声学诊断理论与应用的发展提供了一种方法,主要研究内容如下: (1)从工程实际出发,简要阐述了本文的选题背景与研究意义。分别对机械噪声监测与故障诊断技术、盲信号处理理论和基于盲信号处理的声学诊断技术的国内外研究现状进行了较为全面的综述。 (2)针对机械噪声近距离监测的问题,提出了基于聚类的卷积混合逐次提取改进算法和基于遗传算法优化的盲解卷积改进算法。仿真和实验研究结果显示,两个算法可在较大范围的解空间进行处理,解决不同时延造成的分离结果不确定问题,提高了算法的实用性和分离结果的可靠性。 (3)针对复杂条件下机械噪声远距离监测的问题,建立了机械冲击信号的盲解卷积方法理论框架。在此框架基础上,提出了基于块模型和优选的盲解卷积算法和带参考信号的盲解卷积算法。仿真算例和故障轴承声信号提取实验验证了理论框架的有效性,表明两个算法的适应性较好,处理能力较强。 (4)在分析盲信号处理实际应用现状的基础上,研究了盲信号处理的欠定问题和源数目估计问题。在欠定问题方面,通过对高维矩阵构造、主分量分析和多分辨率子带分解理论的研究,提出了利用单一传声器信号进行盲解卷积的算法;在源数目估计方面,结合FCM自适应参数算法,提出了带源数目估计功能的盲解卷积增强算法,该算法能够在欠定条件下,完成盲解卷积的同时估计出主要声源的数目。计算机仿真和实验研究验证了上述算法的正确性,表明两个算法可在一定程度指导盲信号处理方法的工程应用。 (5)在机械冲击信号盲解卷积理论研究的基础上,利用MATLAB设计并实现了基于盲信号处理的机械噪声监测与诊断系统-——ABD-BSPTool,并在实验室的测试环境中对该系统进行了测试,轴承故障信号的成功提取验证了该系统的有效性。实践表明,ABD-BSPTool对于促进基于盲信号处理的声学监测与诊断方法向实用化发展有着积极的意义。


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