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1、隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展及機(jī)械自動(dòng)化程度提高,一些大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備應(yīng)用越來(lái)越廣泛,如何保證這些機(jī)械設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行成為一項(xiàng)重要課題,機(jī)械設(shè)備的故障診斷技術(shù)越來(lái)越受到重視,它是故障信號(hào)處理的關(guān)鍵技術(shù)。故障診斷技術(shù)一般采用時(shí)頻分析方法,傳統(tǒng)方法(如短時(shí)Fourier變換、小波變換等)在處理復(fù)雜的故障信號(hào)時(shí)具有一定的作用,但也存在局限性。信號(hào)的平穩(wěn)性是傳統(tǒng)信號(hào)處理方法的前提,信號(hào)特征只能分別通過(guò)時(shí)域或者頻域反映,而信號(hào)的時(shí)域和頻域的局部化特征和全貌
2、無(wú)法同時(shí)兼顧,這就限制了傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法的發(fā)展,它對(duì)復(fù)雜的信號(hào)特別是非平穩(wěn)、非線性的故障信號(hào)不能進(jìn)行自適應(yīng)、有效地分析和進(jìn)一步的處理。發(fā)展新的故障診斷技術(shù)成為當(dāng)務(wù)之急,以現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)為基礎(chǔ)的故障分析方法應(yīng)運(yùn)而生,其在設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和保障機(jī)械安全運(yùn)行,預(yù)防事故等方面具有重要的意義。
本文闡述了幾種應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域的時(shí)頻分析方法,深入研究了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法,并針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法存在的問(wèn)題重點(diǎn)展開(kāi)討論,提出了解決這些問(wèn)
3、題的方法,本文的研究?jī)?nèi)容如下:
(1)對(duì)常用的機(jī)械故障信號(hào)時(shí)頻分析方法進(jìn)行了研究,如短時(shí)Fourier變換、wigner-ville分布、小波變換等,總結(jié)這些方法的特點(diǎn)及不足,在此基礎(chǔ)上引出Hilbert-Huang變換(HHT)以及其精髓經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD),并指出EMD分解算法中有幾個(gè)問(wèn)題需要解決,如模態(tài)混疊、端點(diǎn)效應(yīng)、包絡(luò)線的擬合。
(2)提出一種高頻信號(hào)輔助法來(lái)抑制EMD過(guò)程中的模態(tài)混疊問(wèn)題。在篩分
4、之前向信號(hào)中加入己知小幅高頻的正弦信號(hào),以此改變?cè)夹盘?hào)的極值分布即改變信號(hào)的包絡(luò),去“淹沒(méi)”那些異常事件,使異常事件不再那么明顯,從而使信號(hào)包絡(luò)更自然,可以有效抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象,提高EMD的整體分解效果。與傳統(tǒng)的EMD方法對(duì)比,改進(jìn)的方法能有效抑制模態(tài)混疊問(wèn)題。
(3)利用線性外推法來(lái)處理信號(hào)端點(diǎn)處極值。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解需通過(guò)極值點(diǎn)描述信號(hào)上下包絡(luò)線,但是信號(hào)兩端邊界的極大值和極小值不好估計(jì),包絡(luò)線就存在著變數(shù),這樣經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)
5、分解過(guò)程就會(huì)產(chǎn)生邊界誤差,隨著分解進(jìn)行邊界誤差會(huì)向內(nèi)傳播,從而污染內(nèi)部數(shù)據(jù),導(dǎo)致分解結(jié)果不合理。通過(guò)分析幾種典型的抑制端點(diǎn)效應(yīng)的方法,把線性外推法引入EMD,以獲得觀測(cè)區(qū)間邊界極值點(diǎn),這種方法簡(jiǎn)單而且可以有效地抑制端點(diǎn)效應(yīng)。
(4)提出基于非均勻有理B樣條曲線的信號(hào)包絡(luò)擬合新方法。該方法通過(guò)弦長(zhǎng)參數(shù)化,得到定義域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)矢量,利用信號(hào)極大值、極小值點(diǎn)反算得到非均勻B樣條曲線的控制多邊形,然后利用節(jié)點(diǎn)矢量和控制多邊形一起構(gòu)造
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