非平穩(wěn)非高斯信號(hào)特征提取與故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、該文利用非平穩(wěn)、非高斯信號(hào)處理理論中最受關(guān)注的小波變換、時(shí)頻分布和雙譜理論,對(duì)非平穩(wěn)、非高斯的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的特征提取與故障診斷問(wèn)題進(jìn)行了深入而全面的研究.第一章闡明了選題的意義;對(duì)小波變換、時(shí)頻分布和高階統(tǒng)計(jì)量與故障診斷進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述;介紹了國(guó)內(nèi)外的主要研究機(jī)構(gòu)及該論文的主要工作.第二章介紹了離散小波變換和連續(xù)小波變換的理論基礎(chǔ)和工程理解,對(duì)它們?cè)谄囎兯傧潺X輪振動(dòng)信號(hào)的特征提取與故障診斷中的應(yīng)用做了系統(tǒng)的研究;提出了一種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故

2、障診斷系統(tǒng),并利用該系統(tǒng)對(duì)變速箱三擋齒輪故障程度進(jìn)行了估計(jì);自行提出基于Morlet連續(xù)小波變換的時(shí)間平均小波譜的概念,建立了兩種基于時(shí)間平均小波譜的故障診斷方法:譜形比較法和特征能量法,并將這兩種方法應(yīng)用在變速箱齒輪故障診斷中,為齒輪故障診斷提供了一種新方法.第三章擺脫了Donoho的閾值消噪思想,從能量的角度建立了基于小波包的自動(dòng)消噪算法;提出基于小波包能量分布的齒輪故障特征信號(hào)提取方法.第四章首次引入一種重分配方法,得到干擾項(xiàng)少而

3、分辨率高的重分配平滑偽魏格納維爾分布(RSPWVD):對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸主軸承響、連稈軸承響.活塞銷響、活塞敲缸響、氣門響和挺稈響等常見(jiàn)機(jī)械異響故障振動(dòng)信號(hào)特征進(jìn)行了全面地比較分析;通過(guò)對(duì)各種異響故障特征信號(hào)的分析研究,提出基于RSPWVD的發(fā)動(dòng)機(jī)多異響故障診斷策略,利用該策略可以準(zhǔn)確識(shí)別不同的發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障.第五章引入了雙譜和雙相干譜的基本理論;深入研究了汽車變速箱齒輪振動(dòng)信號(hào)的雙譜和雙相于譜特征,發(fā)現(xiàn)雙譜比雙相干譜更利于齒輪故障的特征提取

4、;并對(duì)不同齒輪狀態(tài)下的雙譜特征、頻率間的耦合情況進(jìn)行了細(xì)致的分析.第六章介紹了作者利用LabVIEW開(kāi)發(fā)平臺(tái)開(kāi)發(fā)的齒輪信號(hào)消噪與故障診斷儀—GDDVI (Gear Denoising Diagnosis Vlrtual Instrument),旨在把該文提出的基于小波包的齒輪信號(hào)消噪技術(shù)與基于連續(xù)小波變換的齒輪故障診斷方法等理論成果轉(zhuǎn)換為虛擬儀器的形式,以加快這些技術(shù)的實(shí)用化進(jìn)程: GDDVI的功能有:齒輪振動(dòng)信號(hào)的消噪處理、齒輪嚙合振