基于PPCA消噪的譜峭度、循環(huán)雙譜方法及其在旋轉機械故障診斷中的應用研究.pdf

1、旋轉機械的早期故障信號是非常微弱的,易被強烈的噪聲所掩蓋,為能有效地提取和診斷出故障特征,常采用現(xiàn)代信號處理方法。而現(xiàn)代信號處理方法在機械故障診斷領域中迫切需要解決的重點課題之一就是信號消噪和故障特征提取方法的研究。為此,本文選擇具有沖擊循環(huán)平穩(wěn)故障特征的滾動軸承和齒輪,針對消噪和故障特征提取方法進行理論及應用研究,這對旋轉機械的故障診斷理論和方法應用具有現(xiàn)實意義。
　　論文重點內容之一是基于概率主元分析(PPCA)消噪技術的研究

2、。一般說,只有明確信號中所有變量的概率分布形式,才能實現(xiàn)真正意義上的消噪。而PPCA是在假定原信號各變量都符合一定概率分布形式的前提下,由噪聲和主元變量的線性組合而產生的生成模型,所以可用來實現(xiàn)信號的有效消噪。和傳統(tǒng)只從因子分析法描述解釋的角度說明,PPCA模型生成和消噪過程不同,本文著重從模型自身研究了其生成過程、參數(shù)估計算法和降維消噪原理。對數(shù)字仿真信號和實驗信號作消噪預處理并結合不同的方法進行故障診斷,對比分析消噪前后的信噪比和故

3、障診斷結果表明:PPCA消噪方法可有效地提高信噪比并準確診斷出故障特征。
　　論文重點內容之二是基于譜峭度的故障特征提取方法及其應用研究。理論上,對高斯過程譜峭度為零,而對于故障沖擊成份計算的譜峭度值會很大,為此譜峭度能檢測沖擊信號。因為譜峭度可看成在一組濾波器組中分別計算每一個頻率位置的峭度而得到,所以應用譜峭度法的目的就是提供一組最優(yōu)的濾波器參數(shù)使得信號的信噪比最大。本文針對條件非平穩(wěn)信號推導了譜峭度定義的統(tǒng)計公式,并從信號能

4、量的角度給出了物理意義,最后研究了基于短時傅里葉變換(STFT)的譜峭度與最優(yōu)帶通濾波器參數(shù)的關系。對數(shù)字仿真信號和實驗信號基于PPCA消噪和譜峭度的混合故障方法診斷,結果表明由譜峭度獲得的最優(yōu)濾波器參數(shù)構建帶通濾波器對信號濾波,可提高信噪比并在包絡譜中清晰準確地診斷出故障特征。
　　論文重點內容之三是基于循環(huán)雙譜的故障特征提取方法及其應用研究。對循環(huán)平穩(wěn)信號,二階以上的高階循環(huán)累積量在理論上對高斯過程是免疫的,因此,高階循環(huán)累積