振動信號非平穩(wěn)特征的深層提取技術及遠程診斷服務系統(tǒng)的研究.pdf

1、機械設備自身的復雜結構，故障的發(fā)生和發(fā)展、設備工況的變化導致其振動信號往往具有非穩(wěn)態(tài)的復雜特性，振動信號的非平穩(wěn)特征提取與表示關系到故障診斷的可靠性和準確性。時頻分析是信號非平穩(wěn)特性分析的有力工具，但隨著設備新舊故障的不斷復雜化，使得傳統(tǒng)的時頻分析理論及方法難以完全適用于某些有用信息的捕捉和深入分析，因而有關的研究和應用也受到了很大的限制。該文在綜述了國內外故障診斷研究現(xiàn)狀的基礎上，分析了機械振動信號的非平穩(wěn)特征及其深層次信息提取的意義

2、；提出了在常規(guī)時頻分析結果的基礎上進行更深層次的二次處理，以提取表征信號非平穩(wěn)特性的瞬時物理量的多種新方法，并以故障齒輪和故障軸承的大量振動信號作為分析實例對這些方法進行了一一驗證；在理論上初步設計了電子商務環(huán)境下的遠程測試診斷服務系統(tǒng)方案，并對系統(tǒng)實現(xiàn)中的關鍵技術和核心模塊進行了詳細的論述和探討。 本文主要從以下四個方面對非平穩(wěn)特征的深層次提取技術進行了深入、細致的研究和探討： 1) 基于小波變換的非平穩(wěn)特征提取技術。

3、對小波變換的理論方法、工程理解及小波基、小波變換尺度的選擇進行了系統(tǒng)地分析，介紹了基于復解析小波變換的瞬時幅值及瞬時相位的提取技術，在此基礎上引入了基于小波脊線的瞬時頻率估計方法，提出了小波尺度—能量與小波時間—能量相關譜的特征表示法并用于表示軸承外圈、滾珠和內圈的故障特征。 2) 基于小波包分解與解調技術的非平穩(wěn)特征提取技術。利用小波包分解技術對振動信號進行降噪處理，并選擇特殊頻段進行小波包重構，有效捕捉和分離了處于信號不同頻

4、段的故障特征分量。在此基礎上，對傳統(tǒng) Hilbert 瞬時頻率估計方法加以改進，并引入 Teager 能量算子解調方法，給出了適合多分量調幅調頻信號的瞬時頻率特征或調制特征的提取方法。 3) 基于聯(lián)合時頻分析的非平穩(wěn)特征提取技術。闡述了各種線性時頻變換和非線性時頻變換的時頻聚集性和交叉干擾問題，主要對自適應信號分解法和徑向高斯核時頻分布這兩種時頻分析方法進行了深入的研究與探討。在傳統(tǒng)自適應信號分解的基礎上的提出了三種振動信號處理

5、新技術：基于時頻曲面擬合的信號分解法，可有效用于非平穩(wěn)信號的噪聲抑制；對 Chirplet 基函數加以改進，引入了二次非線性調頻參數，提高傳統(tǒng) Chirplet 自適應信號分解法的時頻特征刻畫能力；在時頻二維平面上采用振動沖擊信號模型對時頻濾波后的信號分量進行逼近，提純瞬態(tài)沖擊分量。在基于徑向高斯核時頻分布的基礎上，引入了時域分段方法提高了其時頻分布質量，利用圖像處理技術提取出時頻圖像的脊線特征之后，引入Hough變換自動檢測出時頻脊線

6、的特征參數，再根據時頻脊線與瞬時頻率曲線的對應關系來確定多分量時變信號的瞬時頻率函數表達式；繼而采用基于瞬時頻率曲線的時頻濾波方法對被分析信號進行濾波后重構，達到了從多分量復雜信號中分離特征分量的目的。 4) 基于經驗模態(tài)分解(EMD)的非平穩(wěn)特征提取技術。在介紹EMD基本理論的基礎上，結合實際應用中遇到的問題，系統(tǒng)論述了EMD中存在的端點效應，本征模函數的篩分迭代停止的標準和模態(tài)混疊這三大問題，并針對這些問題提出了相應的解決方

7、法。簡要概述了EMD端點效應產生的原因和目前提出的一些有效的抑制方法，并對這些方法的優(yōu)缺點進行了分析比較。重點針對EMD中出現(xiàn)的模態(tài)混疊現(xiàn)象，提出了兩種解決方案。一種是EMD與小波包分解相結合的方法；第二種是加減掩膜信號法。仿真實驗和應用實踐證明這兩種方法都能較好地消除EMD中的模態(tài)混疊現(xiàn)象，可有效提高EMD的分解能力。 研究振動信號的非平穩(wěn)特征深層提取技術的最終目的是將它們應用到遠程測試診斷服務系統(tǒng)中，解決工程實際中的具體問題

8、，將科學技術轉化為生產力。因此，本文在上述理論方法的研究基礎上，將電子商務理念與遠程測試診斷相結合，提出了電子商務環(huán)境下的個性化遠程測試診斷服務系統(tǒng)的結構模型，系統(tǒng)研究了遠程測試診斷服務系統(tǒng)中的虛擬儀器、數據傳輸、神經網絡學習、智能診斷、系統(tǒng)安全等關鍵技術，開發(fā)了服務系統(tǒng)的各種功能模塊并在汽車齒輪箱和軸承等典型性設備的遠程故障診斷實驗中得到了成功應用。本文的研究工作為非平穩(wěn)信號特征提取和故障診斷開辟了新的途徑，其成果對于我們今后的理論研