隨著汽車的快速普及,進一步提高車輛舒適性、安全性成為人們迫切的需求。軸承和齒輪作為汽車傳動系統(tǒng)中重要的受力和傳力部件,一旦發(fā)生故障必然會影響車輛的舒適性和乘車安全,因此通過信號處理的方式實時監(jiān)測及識別故障以提前采取措施具有重要意義。本文根據(jù)機械振動信號的稀疏性,分析了旋轉(zhuǎn)機械沖擊型故障信號的稀疏表示和壓縮感知（CS）方法,深入研究沖擊故障特征的字典學習方法和CS重構(gòu)算法。在沖擊故障特征的字典學習方面,提出了一種基于峭度指標移不變K-SVD字典學習算法。該方法結(jié)合峭度指標和滑窗運算,選取沖擊模式學習的最優(yōu)訓練樣本,降低了噪聲的干擾,而且有效減少運算負擔;采用訓練所得模式以“補零時移”策略構(gòu)建最稀疏沖擊字典。將所建移不變沖擊字典用于稀疏表示軸承故障信號,實現(xiàn)滾動軸承的故障特征提取。同時,研究算法參數(shù)對訓練效果的影響,優(yōu)化了參數(shù)的取值范圍。在CS重構(gòu)算法方面,以貪婪迭代類CS重構(gòu)算法為基礎,提出了一種多壓縮匹配追蹤（MCMP）算法,結(jié)合移不變學習方法,實現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)機械的沖擊型故障診斷。以多組壓縮采樣數(shù)據(jù)的“總代理”增強沖擊故障特征,結(jié)合回溯與組合算法的思想實現(xiàn)由壓縮采樣信號直接重構(gòu)故障特征;由... 

【文章來源】：華南理工大學廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 課題來源
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 稀疏表示及字典構(gòu)造的研究現(xiàn)狀
        1.3.2 壓縮感知的研究現(xiàn)狀
        1.3.3 稀疏表示及壓縮感知在機械故障診斷領域的研究現(xiàn)狀
    1.4 主要研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)
第二章 旋轉(zhuǎn)機械沖擊型故障信號的稀疏表示和壓縮感知
    2.1 旋轉(zhuǎn)機械沖擊型故障信號的數(shù)學模型
    2.2 機械振動信號的稀疏表示和字典構(gòu)造
        2.2.1 稀疏表示理論
        2.2.2 沖擊型振動信號的字典構(gòu)造
    2.3 壓縮感知理論及重構(gòu)算法分析
        2.3.1 壓縮感知基本原理
        2.3.2 貪婪迭代類CS重構(gòu)算法分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于峭度指標移不變K-SVD算法在滾動軸承沖擊型故障診斷的應用
    3.1 基于峭度指標移不變K-SVD字典學習算法
    3.2 仿真分析研究
        3.2.1 軸承內(nèi)圈故障的仿真
        3.2.2 算法性能分析
        3.2.3 算法參數(shù)優(yōu)化設置
        3.2.4 與移不變K-SVD算法的對比
    3.3 實驗信號分析
        3.3.1 軸承外圈故障實驗信號
        3.3.2 軸承內(nèi)圈故障實驗信號
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于多壓縮匹配追蹤算法和移不變學習的旋轉(zhuǎn)機械沖擊型故障診斷方法
    4.1 多壓縮匹配追蹤(MCMP)算法的基本原理
        4.1.1 多壓縮數(shù)據(jù)下的“總代理”
        4.1.2 多壓縮匹配追蹤(MCMP)算法
    4.2 仿真分析研究
        4.2.1 旋轉(zhuǎn)機械沖擊型故障的仿真
        4.2.2 MCMP算法在緩變速信號的故障診斷
        4.2.3 MCMP算法性能分析
        4.2.4 與CoSaMP算法的對比
    4.3 實驗信號分析
        4.3.1 軸承內(nèi)圈故障實驗信號
        4.3.2 單級齒輪箱故障實驗信號
    4.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號：3176402