故障診斷中的信號(hào)處理方法的研究.pdf

1、伴隨著科學(xué)技術(shù)以及現(xiàn)代化工業(yè)的發(fā)展,設(shè)備結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜,系統(tǒng)的非線性更強(qiáng),系統(tǒng)故障導(dǎo)致的外部特征更為復(fù)雜,基于線性分析的診斷技術(shù)一般難以解決大型、復(fù)雜設(shè)備的診斷問(wèn)題。因此,非線性、非平穩(wěn)性信號(hào)的分析與處理成為故障診斷中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。人們往往通過(guò)對(duì)信號(hào)特征的深入分析,得到信號(hào)源或者系統(tǒng)特性、運(yùn)行情況以及故障信息,信號(hào)分析是獲取信號(hào)源或信號(hào)傳遞系統(tǒng)特征信息的重要手段。因此可以說(shuō)信號(hào)分析是故障診斷的基礎(chǔ)。
　　本文就結(jié)合傳統(tǒng)的信號(hào)處理方

2、法以及最新的基于非平穩(wěn)性的信號(hào)處理方法,來(lái)分析故障信號(hào),從而解決實(shí)際問(wèn)題。本文研究了故障診斷中的信號(hào)分析方法,主要的研究?jī)?nèi)容可以概括為以下幾個(gè)方面:首先是古典方法。重點(diǎn)討論了Fourier分析和模式識(shí)別方法,給出了常規(guī)診斷中的一些定性、定量指標(biāo)。其次是Wigner分布。重點(diǎn)研究了Wigner分布的特點(diǎn)和基本思想方法,并結(jié)合此方法討論了時(shí)頻分布的相應(yīng)結(jié)果。最后基于Wigner分布的非線性和交項(xiàng)干擾,結(jié)合仿真分析與實(shí)驗(yàn)分析,討論了Wigne

3、r分布在轉(zhuǎn)子系統(tǒng)碰摩故障中的應(yīng)用,證明了Wigner分布對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的有效性及其對(duì)噪聲的不敏感性。最后是小波分析。重點(diǎn)研究了小波理論的性質(zhì)極其特征,給出了連續(xù)小波變換和二進(jìn)離散小波變換,以及小波變換在工程上的理解。并基于小波包變換的優(yōu)良時(shí)一頻特性,以及更高的分辨率,給出了瞬態(tài)信號(hào)閾值去噪的方法。通過(guò)和一般的小波閾值去噪方法相比較表明,本文的方法提高了重構(gòu)信號(hào)的信噪比,而且很容易得到信號(hào)的波至點(diǎn)。通過(guò)理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果,證明了該方法的可行