旋轉機械振動信號的分離.pdf

1、針對旋轉機械振動監(jiān)測與故障診斷所面臨的各種干擾與有用信息相互混雜的情況，本文探討了一種適用于旋轉機械振動信號處理與故障特征提取方法，該方法可以將各振動源所引起的混合信號分離為單一的振源信號，最大程度地凸顯與待監(jiān)測機器及部件故障相對應的特征信息，大大提高故障診斷的準確性。 本文以旋轉機械的振動為研究對象，首先從信號處理的角度研究了旋轉機械的振動信號特性以及置于旋轉機械殼體上傳感器所測振動信號的混合情況，得出相應的混合模型，并在此基

2、礎上，系統(tǒng)地研究了幾種實用的信號分離及降噪技術。特別是以盲源分離為重點研究對象，探索了盲源分離理論方法應用在旋轉機械故障診斷中的相關算法，解決了一些在實際應用過程中的技術細節(jié)。在以上研究的基礎上，建立了一個基于振動信號盲源分離(包含非盲分離)的旋轉機械信號處理系統(tǒng)，為旋轉機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷提供了一種行之有效的信號處理手段。 本文的主要工作內容和貢獻如下： ●對旋轉機械振動的機理、振動信號的混合過程進行了系統(tǒng)的分析，得

3、出了旋轉機械振動信號的混合模型。 ●研究了瞬時混合模型下適用于旋轉機械振動信號分離的FastICA方法及基于時延相關的二階盲源分離方法，通過大量的仿真實驗對兩種方法的適用性及優(yōu)缺點分別加以分析及對比，并將FastICA方法擴展到復數(shù)域，實現(xiàn)了頻域復數(shù)信號的瞬時盲源分離。 ●在卷積混合模型下，研究了相應的時域盲源分離及頻域盲源分離兩種卷積分離方案，對時域和頻域卷積分離方法的特點、適用性及優(yōu)點分別進行了比較。針對旋轉機械穩(wěn)定

4、運行在工作轉速下所測得的穩(wěn)態(tài)振動信號特性，提出了基于全局傅立葉變換的平穩(wěn)振動信號的頻域分離方法；針對旋轉機械非穩(wěn)態(tài)運行(增、減速及負載波動較大)情況下的振動信號特性，建立了基于短時傅立葉變換(STFT)的非平穩(wěn)振動信號的頻域分離方案。 ●實施基于STFT的非平穩(wěn)振動信號卷積混合頻域盲源分離方法過程中，需解決分離順序不確定性問題，本文根據(jù)同一振源信號相鄰頻率幅值譜序列具有相關性這一特性，建立了基于相關系數(shù)解決置換問題的方法，仿真驗

5、證結果表明了該方法的有效性。 ●研究了低通、高通及帶通濾波對于盲源分離算法的影響，建立了基于濾波預處理與盲源分離相結合的振動信號分離方案。 ●提出了基于PCA降維預處理方法的含噪盲源分離問題的解決方案。該方案較之其它基于噪聲假設及模型假設的含噪盲源分離方法，具有適用性廣、實際應用效果好的優(yōu)勢，而且該方案也適用于解決傳感器個數(shù)少，振源個數(shù)多的實際情況。 ●針對雙轉子航空發(fā)動機高、低壓轉子振動信號混合的問題，分別提出

6、了基于FFT的非盲分離及基于盲源分離的兩種解決方案，并分析了兩方案的優(yōu)勢及適用范圍。 ●針對齒輪及軸承故障診斷過程中，所測取振動信號受調制現(xiàn)象的影響造成振動信號信噪比低的問題，提出了基于時延相關預處理的盲源分離方法，該方法相當于對所測振動信號進行兩次降噪，仿真及實驗分析結果證實了時延相關預處理與盲源分離方法相結合，降噪及特征信息提取效果明顯。 ●在以上研究工作的基礎上，建立了基于盲源分離(含非盲分離)的旋轉機械振動信號處