面向機(jī)械故障特征提取的混合時(shí)頻分析方法研究.pdf

1、在機(jī)械故障診斷的發(fā)展過(guò)程中,最重要、最關(guān)鍵、也是最困難的問(wèn)題之一就是故障特征信號(hào)的特征提取。動(dòng)態(tài)信號(hào)的復(fù)雜性和特征提取的多學(xué)科交叉融合特性使得信號(hào)特征提取方法一直是人們廣為關(guān)注的重要研究方向,其中信號(hào)的消噪預(yù)處理,時(shí)頻分布的交叉項(xiàng)抑制,瞬時(shí)頻率特征提取是研究的主要內(nèi)容。本文綜合利用非平穩(wěn)、非高斯信號(hào)處理中最受關(guān)注的Wigner-Ville分布(WVD)、小波變換(WT)和Hilbert-Huang變換(HHT)等時(shí)頻處理方法的優(yōu)點(diǎn),提出

2、了面向機(jī)械故障特征提取的混合時(shí)頻分析(Hybrid Time-Frequency Analysis, HTFA)方法,對(duì)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的降噪、故障特征提取技術(shù)進(jìn)行了深入的研究。主要研究工作如下:在信號(hào)去噪方面,提出了基于最優(yōu)Morlet小波和奇異值分解(SVD)的濾波消噪方法。機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的消噪對(duì)有效揭示機(jī)器故障信息具有重要意義。本文分析了傳統(tǒng)的小波去噪方法及小波變換的濾波特性,利用小波變換技術(shù)、奇異值分解技術(shù)和Morlet小波良好的時(shí)域

3、和頻域特性,提出了基于最優(yōu)Morlet小波和SVD的濾波消噪方法。該方法可以很好的降低噪聲信號(hào),有效的提取信號(hào)中周期成分,具有良好的瞬態(tài)信息提取能力,為正確識(shí)別故障特征提供了有力的保證。在基于時(shí)頻分布的特征提取方面,提出一種基于自適應(yīng)短時(shí)傅里葉變換(ASTFT譜)抑制WVD交叉項(xiàng)的特征提取方法。時(shí)頻分析方法已廣泛應(yīng)用于故障特征提取,然而以Wigner-Ville分布為基礎(chǔ)的時(shí)頻分析方法最大的不足就是交叉項(xiàng)的干擾。分析了WVD交叉項(xiàng)產(chǎn)生的

4、原因及自項(xiàng)與交叉項(xiàng)的相互關(guān)系,研究了抑制交叉項(xiàng)的核函數(shù)法和分量組合法。提出一種基于自適應(yīng)短時(shí)傅里葉變換抑制WVD交叉項(xiàng)的特征提取方法,并將該方法用于軸承故障的特征提取,很好地抑制了交叉項(xiàng)的產(chǎn)生,同時(shí)也保留了WVD分布的優(yōu)良特性,為故障診斷提供了一種有效的分析方法。在瞬時(shí)特征提取方面,提出一種基于小波包和改進(jìn)HHT的瞬時(shí)特征提取方法。分析了小波包分析理論和HHT的原理,研究了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的完備性和近似正交性,提出一種基于小波包和

5、改進(jìn)HHT的瞬時(shí)特征提取方法。該方法可以很好的解決EMD帶來(lái)的模態(tài)混疊現(xiàn)象,還可以減少噪聲對(duì)信號(hào)的干擾,同時(shí)減少了EMD過(guò)程的計(jì)算量和分解層數(shù),有利于故障特征的分析和提取。在完善HHT分析方法方面,提出了基于新的曲線擬合及邊界處理算法的改進(jìn)HHT分析方法。HHT是一種新的具有自適應(yīng)的時(shí)頻分析方法,但是HHT目前還只能算是一種經(jīng)驗(yàn)方法,其理論依據(jù)尚不完備,有待于進(jìn)一步的完善。分析了三次樣條插值法進(jìn)行包絡(luò)線或均值線擬合時(shí)容易引起過(guò)沖和欠沖的

6、根本原因,提出了基于B樣條曲線的分段插值算法及混合插值算法,解決了三次樣條插值算法容易引起的過(guò)沖和欠沖現(xiàn)象,同時(shí)也有效的解決了模態(tài)混疊現(xiàn)象。對(duì)于HHT的邊界效應(yīng),分析了幾種典型邊界處理算法的本質(zhì)、特點(diǎn)、優(yōu)點(diǎn)和不足,提出了改進(jìn)包絡(luò)延拓法及邊界極值加權(quán)法,有效地抑制了HHT的邊界效應(yīng)。從而提高了HHT在信號(hào)特征提取的合理性和準(zhǔn)確性。在應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)發(fā)方面,成功研發(fā)了面向機(jī)械故障特征提取的非平穩(wěn)信號(hào)分析系統(tǒng)。研究了共享參數(shù)模型的軟件體系結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)