本文關鍵詞：基于盲源分離的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《燕山大學》 2014年

基于盲源分離的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究

蔡龍  

【摘要】：旋轉(zhuǎn)機械在石油、冶金、電力、化工、航空航天等諸多工程領域起著至關重要的作用。因此，快速有效地對旋轉(zhuǎn)機械進行故障診斷在工程上具有重要意義。在實際應用中，旋轉(zhuǎn)機械振動信號都是非平穩(wěn)的，并且常常面臨著各種干擾或故障相互耦合的狀況，如何有效地從復雜的觀測信號中提取出所期望的故障特征，是制約旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的瓶頸。 盲源分離是近年來迅速發(fā)展的一種新的信號識別方法。本文以旋轉(zhuǎn)機械振動信號為研究對象，以盲源分離為研究方法，系統(tǒng)地研究了傳統(tǒng)的盲源分離方法在機械故障診斷領域的不足，，提出了三種在不同應用條件下的改進算法，并應用于實際的旋轉(zhuǎn)機械復合故障的診斷中。 首先，針對傳統(tǒng)EASI算法因步長固定而造成收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差不能同時滿足的問題，提出了一種基于峭度的變步長EASI算法。仿真結(jié)果表明，該算法很好地解決了傳統(tǒng)EASI算法收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差之間的矛盾。將所提出的的方法應用于齒輪箱的故障檢測中，試驗結(jié)果進一步證明了該方法在機械故障診斷中的有效性。 其次，針對傳統(tǒng)的機械故障盲源分離方法僅限于非高斯、平穩(wěn)和相互獨立的源信號，以及觀測信號數(shù)目不少于源信號數(shù)目等缺陷，提出了一種基于TD算法的欠定盲源分離方法。通過仿真，驗證了該方法的可行性。將所提出的方法應用到滾動軸承混合故障的分離中，成功識別出軸承內(nèi)外圈的不同故障特征。 再次，傳統(tǒng)獨立分量分析難以解決機械故障診斷中存在的相關源信號盲分離、單通道盲分離等問題。在相關振源信號的部分子帶滿足統(tǒng)計獨立的假設前提下，提出了一種基于總體經(jīng)驗模態(tài)分解子帶提取的相關機械源單通道盲源分離方法。仿真與實驗驗證了該方法在機械故障診斷中的有效性。 最后，結(jié)合MATLAB與VC++的各自優(yōu)勢，利用在VC++工作平臺下的MFC庫函數(shù)，開發(fā)可視化界面操作的振動信號盲源分離軟件平臺。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TH165.3
【目錄】：

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