小波分形理論在柴油機(jī)故障診斷中的應(yīng)用.pdf

1、　　振動(dòng)信號分析為機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)視與故障診斷提供了有效途徑，同時(shí)瞬態(tài)信號或時(shí)變信號往往反映了重要的故障信息。分形是研究非線性問題的科學(xué)，將它應(yīng)用于復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)的故障診斷中，能夠把機(jī)械系統(tǒng)狀態(tài)的復(fù)雜變化用簡單的數(shù)字-“分?jǐn)?shù)維”的變化來表征，能給出狀態(tài)變化的量化指標(biāo)，減少狀態(tài)的表征參數(shù)，從而使診斷輸出結(jié)果更加明顯、直觀。為了彌補(bǔ)單一分?jǐn)?shù)維的不足，本文在總結(jié)和汲取前人研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合小波與分形理論，對柴油機(jī)表面振動(dòng)信號進(jìn)行分析研究。

2、　　應(yīng)用搭建的振動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對柴油機(jī)振動(dòng)信號進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和保存。同時(shí)，該系統(tǒng)還能夠用于柴油機(jī)振動(dòng)的狀態(tài)監(jiān)測，對振動(dòng)波形進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示，對歷史振動(dòng)加速度生成報(bào)表等?！　∫虿裼蜋C(jī)表面振動(dòng)信號存在強(qiáng)噪聲，文中采用小波收縮去噪技術(shù)，利用正交小波變換和高斯隨機(jī)變量的性質(zhì)，對信號的小波分解系數(shù)閾值量化，無失真的還原出真實(shí)信號?！　榱松钊肓私庹駝?dòng)信號的非線性特征，采用了小波包信號提取算法，提取感興趣的信號頻段，以便于對其進(jìn)行進(jìn)一步分析?！　≡?/p>

3、比較了半方差法與盒維數(shù)法之后，發(fā)現(xiàn)盒維數(shù)法分析結(jié)果線性回歸相關(guān)度高度顯著，且其計(jì)算方法簡單直觀，因此本文采用盒維數(shù)法對振動(dòng)信號進(jìn)行分析。通過對正常狀態(tài)和故障狀態(tài)下柴油機(jī)振動(dòng)信號的分析，發(fā)現(xiàn)在故障狀態(tài)下振動(dòng)波形分?jǐn)?shù)維有所增大，在特定頻段增大趨勢尤為明顯，即其非線性與突變成分顯著增加。因而通過比較機(jī)械設(shè)備不同狀態(tài)下分形盒維數(shù)在敏感頻帶上的變化，能夠有效地提取機(jī)械在故障狀態(tài)時(shí)表現(xiàn)出的非線性和突變信息。通過比較機(jī)械設(shè)備運(yùn)行期間頻帶內(nèi)分形盒維數(shù)的