故障診斷中的信號處理方法的研究.pdf

1、伴隨著科學技術以及現(xiàn)代化工業(yè)的發(fā)展,設備結(jié)構(gòu)日趨復雜,系統(tǒng)的非線性更強,系統(tǒng)故障導致的外部特征更為復雜,基于線性分析的診斷技術一般難以解決大型、復雜設備的診斷問題。因此,非線性、非平穩(wěn)性信號的分析與處理成為故障診斷中的一個關鍵問題。人們往往通過對信號特征的深入分析,得到信號源或者系統(tǒng)特性、運行情況以及故障信息,信號分析是獲取信號源或信號傳遞系統(tǒng)特征信息的重要手段。因此可以說信號分析是故障診斷的基礎。
　　本文就結(jié)合傳統(tǒng)的信號處理方

2、法以及最新的基于非平穩(wěn)性的信號處理方法,來分析故障信號,從而解決實際問題。本文研究了故障診斷中的信號分析方法,主要的研究內(nèi)容可以概括為以下幾個方面:首先是古典方法。重點討論了Fourier分析和模式識別方法,給出了常規(guī)診斷中的一些定性、定量指標。其次是Wigner分布。重點研究了Wigner分布的特點和基本思想方法,并結(jié)合此方法討論了時頻分布的相應結(jié)果。最后基于Wigner分布的非線性和交項干擾,結(jié)合仿真分析與實驗分析,討論了Wigne

3、r分布在轉(zhuǎn)子系統(tǒng)碰摩故障中的應用,證明了Wigner分布對非平穩(wěn)信號的有效性及其對噪聲的不敏感性。最后是小波分析。重點研究了小波理論的性質(zhì)極其特征,給出了連續(xù)小波變換和二進離散小波變換,以及小波變換在工程上的理解。并基于小波包變換的優(yōu)良時一頻特性,以及更高的分辨率,給出了瞬態(tài)信號閾值去噪的方法。通過和一般的小波閾值去噪方法相比較表明,本文的方法提高了重構(gòu)信號的信噪比,而且很容易得到信號的波至點。通過理論分析和實驗結(jié)果,證明了該方法的可行