機(jī)械系統(tǒng)多點(diǎn)耦合非線性振動(dòng)信號(hào)降噪方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、由于機(jī)械設(shè)備的工作環(huán)境通常比較復(fù)雜使得采集到的振動(dòng)信號(hào)常常被噪聲所湮沒(méi),給后續(xù)的故障診斷過(guò)程帶來(lái)了很大不便。因而,對(duì)采集到的機(jī)械系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行有效降噪是非常有必要的。通常機(jī)械系統(tǒng)中不同位置點(diǎn)的振動(dòng)是相互影響相互關(guān)聯(lián)的,所采集的同一系統(tǒng)中多個(gè)位置點(diǎn)的信號(hào)通常存在著耦合關(guān)系,特別是對(duì)于柔性體而言,多點(diǎn)信號(hào)的耦合性更顯著,常用的單點(diǎn)降噪方法在對(duì)此類(lèi)信號(hào)進(jìn)行降噪時(shí),通常會(huì)將這些信號(hào)中的耦合信息當(dāng)作噪聲濾除掉,所以,對(duì)機(jī)械系統(tǒng)中采集的多點(diǎn)耦合信

2、號(hào)進(jìn)行同步聯(lián)合降噪是很有必要的。
  論文以滾動(dòng)軸承系統(tǒng)多位置點(diǎn)的耦合振動(dòng)信號(hào)為研究對(duì)象,開(kāi)展了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)方法的信號(hào)降噪研究,針對(duì)同一機(jī)械系統(tǒng)中不同位置點(diǎn)的振動(dòng)信號(hào)常具有耦合關(guān)系的特點(diǎn),采用了改進(jìn)的KPCA方法對(duì)多點(diǎn)信號(hào)進(jìn)行了聯(lián)合降噪,以保留信號(hào)間的耦合信息。針對(duì)KPCA對(duì)信號(hào)降噪過(guò)程中,所選核參數(shù)對(duì)信號(hào)的降噪效果影響很大,而沒(méi)有一確定的方法

3、優(yōu)選核參數(shù)的問(wèn)題,論文提出了一種平行分析方法(Parallel Analysis,PA)局部?jī)?yōu)選核參數(shù)的KPCA,和一種粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)全局優(yōu)選核參數(shù)的KPCA,展開(kāi)了多點(diǎn)耦合信號(hào)的降噪研究。研究的主要內(nèi)容有:
  1、研究了KPCA降噪的原理,同時(shí)對(duì)外圈滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)的噪聲特點(diǎn)進(jìn)行了分析,分析了軸承上多點(diǎn)信號(hào)的特點(diǎn),分析了核參數(shù)對(duì)核主成分分析降噪效果的影響;提出了基

4、于相空間重構(gòu)和核主成分分析的降噪方法,在降噪過(guò)程中采用多維尺度變換(Multidimensional Scaling,MDS)重構(gòu)降噪后的信號(hào),將KPCA從圖片降噪領(lǐng)域引入到了機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的降噪中。
  2、針對(duì)多點(diǎn)耦合非線性振動(dòng)信號(hào)降噪,提出了核參數(shù)局部?jī)?yōu)化的核主成分分析降噪方法。提出了一種平行分析法對(duì)高斯徑向基函數(shù)的核寬度參數(shù)和保留最大主元個(gè)數(shù)進(jìn)行了聯(lián)合優(yōu)化選取,能夠在給定的局部區(qū)間中的迅速準(zhǔn)確地選擇出最優(yōu)的核寬度參數(shù),從而提

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