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基于双耦合Duffing振子的微弱机械故障信号检测

李景贵  
【摘要】:利用混沌理论检测微弱信号是新兴的非线性检测方法之一,因其对初值敏感性被而广泛应用于机械故障诊断、语音处理、生物医学等领域。在实际工程中如何检测出淹没在其他强信号背景下的微弱信号是信号处理领域需要解决的关键问题之一。本文重点研究了基于Duffing振子的微弱信号检测原理,提出双耦合系统检测方法旨在降低检测微弱信号信噪比,提高检测精度和灵敏度。具体研究内容和结果如下:(1)通过阐述混沌理论及其运动状态判别的分析,介绍了基于Duffing振子检测微弱信号的原理。针对传统Duffing振子检测灵敏度较低的问题,本文将传统Duffing振子中的低维非线性恢复力项用高维非线性恢复力项替代,得到了改进型Duffing振子检测模型,并分析了该模型的非线性动力学特性,发现其具有更高的检测灵敏度;(2)分析了改进型Duffing振子周期轨道存在的条件,建立了双耦合Duffing振子微弱信号检测系统,提出利用二分法快速搜索双耦合Duffing振子检测系统临界阈值方法,得到系统由混沌状态转变为周期状态的临界阈值,数值计算结果发现系统能够很好地检测出微弱信号;(3)提出一种双耦合Duffing振子与集合经验模态分解(EEMD)相结合的微弱信号的检测方法。该方法首先将待测信号用EEMD分解为多个包含原始信号特征的固有模态分量(IMF),再将各个IMF分量输入到双耦合Duffing振子检测系统中进行检测,经验证该方法可以避免信号分解过程模态混叠和提高系统检测精度;(4)针对双耦合Duffing振子检测系统周期策动力与待测信号之间存在的频差和相位差影响系统相轨迹演化问题,提出了采用相图分段处理的方法来降低频差和相位差对检测系统的影响,研究发现当系统频差小于等于1/4的控守带宽时,双耦合Duffing振子检测系统可以通过相图分段处理检测出微弱周期信号。通过对风扇端滚动轴承微弱信号的检测试验,得到了滚动轴承故障信息,从而验证了该方法的可行性。


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