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旋转机械振动信号盲源分离中欠确定问题研究

莫芙蓉  
【摘要】: 复杂的旋转机械往往由轴承、齿轮等大量零件构成,在对这样的设备进行状态监控和故障诊断时,为提高故障隔离率,通常需要为每个零件就近安装传感器,但由于机械结构的紧凑性和性价比的限制,这一点往往难以实现。因此,研究采用少数传感器有效分离旋转机械各关键元件振动信号的技术和方法,对设备的监测和诊断具有现实意义。 本论文主要以“滚动轴承-转子”系统为对象,研究存在噪声情况下,当测试传感器的数量少于信号源的数量(欠确定)时,旋转机械振动信号的盲源分离问题。在需求分析和研究现状分析的基础上,本论文针对如下内容进行了重点研究: (1)以滚动轴承为例,对旋转机械振动信号的传输进行了归纳分析; (2)通过设定某一门限并研究信号间的统计特性,研究了旋转机械振动信号的盲源分离过程中噪声消减策略; (3)应用稀疏信号分析和聚类分析方法,对盲源分离中欠确定问题的假设条件进行探讨并对分离方法进行了分析; (4)采用基于势函数聚类分析的方法,研究了欠确定前提下含噪声测量过程中信号盲源分离方法。 在以上研究的基础上,针对传感器数量m(文中讨论的是m=2的情况)小于源信号数量n(欠确定)以及含噪声的情况,在输入信号频域稀疏性假设和源信号之间线性混合假设的前提下,提出了一种基于势函数聚类分析的源数目估计方法,并对通道的衰减和时延进行了计算。 实际应用表明,论文所提出的算法有效地分离了轴承故障信号。


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