機械系統(tǒng)微弱故障信號檢測及特征提取方法研究.pdf

1、故障信號的特征提取是機械故障診斷中的關(guān)鍵問題，而噪聲的干擾是影響故障信號特征正確識別的重要因素。機械系統(tǒng)早期故障引起的異常信號一般都很微弱，通常被淹沒在很強的背景噪聲中，對信號檢測技術(shù)要求高。本文根據(jù)機械測試中振動信號的特點，研究了現(xiàn)代信號處理理論應(yīng)用于機械故障信號檢測和特征提取的方法，并做了大量的仿真和實驗。 論文首先敘述了該課題的意義、弱信號檢測的方法，介紹了機械故障特征提取方法及研究現(xiàn)狀。 針對復(fù)雜機械故障產(chǎn)生的非

2、平穩(wěn)振動信號檢測，研究了時間一頻率分布在故障信號檢測和特征提取中的應(yīng)用。仿真分析和齒輪早期故障檢測實驗證明，通過核函數(shù)的合理設(shè)計，能夠有效濾除噪聲，實現(xiàn)對機械設(shè)備早期故障產(chǎn)生的微弱異常振動信號的檢測。 討論了小波基函數(shù)選取對信號處理結(jié)果的影響。詳細(xì)論述了基于小波變換的奇異性檢測理論，提出了利用三層以上細(xì)節(jié)信號的乘積作為檢測信號求解多尺度模極大值的方法，以實現(xiàn)噪聲中信號奇異點的檢測和定位。研究了基于小波變換的弱信號檢測方法，利用該