單通道盲分離理論在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、伴隨著自動(dòng)化程度的提高，機(jī)械系統(tǒng)結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜與精密，對機(jī)械系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷也日益重要。旋轉(zhuǎn)機(jī)械是應(yīng)用最廣泛的機(jī)械設(shè)備之一，旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障約有30％是滾動(dòng)軸承引起的。本文研究了單通道盲分離算法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用。
　　首先闡述了論文的選題背景及研究意義，介紹了盲信號分離發(fā)展現(xiàn)狀及其在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀。
　　研究了盲分離方法的常用算法，討論了白噪聲個(gè)數(shù)及源信號非高斯性對分離效果的影響。實(shí)驗(yàn)表明：源信號中

2、高斯信號最多只能有一個(gè)，且源信號中所含噪聲成分越少分離效果越好。
　　為了使單通道信號盲分離滿足正定約束條件,研究了基于預(yù)處理和主分量分析相結(jié)合的單通道盲分離方法。首先對信號進(jìn)行預(yù)處理，再通過主分量分析算法提取主要成分，以估計(jì)源信號的個(gè)數(shù)。研究表明采用不同的預(yù)處理方法會影響信號的盲分離效果。因此尋求一種有效的預(yù)處理方法是單通道盲信號分離的關(guān)鍵。
　　頻率切片小波變換（FSWT）可對任意頻帶進(jìn)行重構(gòu),無需依賴小波函數(shù)，提取感興

3、趣的頻帶并重構(gòu)，有效地提取了軸承損傷故障特征信息。在研究FSWT特性基礎(chǔ)上，提出了基于FSWT預(yù)處理的單通道盲分離方法。正確地分離出軸承損傷故障特征。
　　為解決盲分離算法分離結(jié)果不確定性及閾值設(shè)置等問題，研究了約束獨(dú)立分量分析（CICA）算法，結(jié)合滾動(dòng)軸承損傷故障特點(diǎn)，采用基于脈沖法的CICA算法，研究了參考信號周期、相位及脈沖寬度對信號分離效果的影響。在此基礎(chǔ)上，提出了基于脈沖法CICA的單通道軸承振動(dòng)信號盲分離算法。首先對信