非平穩(wěn)信號特征提取新方法和實用診斷技術(shù)的研究.pdf

1、故障的發(fā)生和發(fā)展、設(shè)備工況的變化以及設(shè)備自身的非線性，使機械設(shè)備的動態(tài)信號表現(xiàn)出非平穩(wěn)性。如果對非平穩(wěn)信號進行有效的消噪、分解和解調(diào)，提取有用信息，抑制其他成分的干擾，將有助于提高信號的信噪比和診斷信息的質(zhì)量。該課題以回轉(zhuǎn)機械和往復機械為對象，研究了基于非平穩(wěn)信號特征提取原理的多種故障診斷實用技術(shù)。 針對絕熱近似小參數(shù)隨機共振難以滿足工程實踐中大參數(shù)下的弱信號檢測，及當前研究主要集中于單一頻率共振分析的問題，該文提出了一種新的變

2、步長隨機共振數(shù)值算法。該算法在大參數(shù)條件下可對淹沒在強噪聲中的多個弱信號產(chǎn)生共振輸出。同時，做為小波分析的預處理，它可以有效抑制小波分析中由強噪聲引起的邊頻干擾，提高小波分析在低信噪比信號檢測中的可靠性。 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥椒ㄊ且环N新的非線性非平穩(wěn)信號分析工具。該方法基于信號的局部特征，可以根據(jù)信號自身的時間特征尺度進行自適應(yīng)分解，得到若干個基本模式分量。該文研究了基于經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸獾臅r頻分析理論及算法。通過對分解得到的各基本模式分量

3、進行Hilbert變換，就可以得到信號的瞬時頻率，從而給出信號頻率變化的精確表達。信號最終以Hilbert時頻譜的形式表示為時頻平面上的能量分布。 旋轉(zhuǎn)機械振動信號的非平穩(wěn)性常表現(xiàn)為統(tǒng)計特性呈周期性的循環(huán)平穩(wěn)。該文在對循環(huán)自相關(guān)解調(diào)及其性能分析的基礎(chǔ)上，提出了基于經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸獾姆诸l帶循環(huán)自相關(guān)解調(diào)方法。該方法在有效地減少了多調(diào)制源和多載波對循環(huán)平穩(wěn)結(jié)果帶來的交叉項干擾，提高了分析的可靠性。將該方法應(yīng)用于滾動軸承的故障診斷中，成功