【摘要】：隨著科技的發(fā)展和需求的提升,現(xiàn)代裝備的復(fù)雜度、精密度、集成度以及智能程度越來越高,而工況卻越來越苛刻,因此對這些設(shè)備的可靠性提出了更高的要求。為了減少和避免設(shè)備運(yùn)行中不可預(yù)知的失效所帶來的各種經(jīng)濟(jì)損失和人身危害,狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用顯得尤為必要。先進(jìn)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)不僅可以發(fā)現(xiàn)早期故障,避免事故發(fā)生,更能從根本上解決維修不足和過剩維修的問題。本文圍繞信號稀疏表征理論的最新研究進(jìn)展,以滾動軸承、齒輪等核心部件為主要研究對象,開展了基于稀疏表征理論的故障信號分析與故障特征提取技術(shù)的研究。文中的工作主要在三個(gè)層面展開:基于稀疏理論的機(jī)械故障信號的時(shí)頻表達(dá)(時(shí)頻分析技術(shù));信號形態(tài)成分分析技術(shù)(成分分離技術(shù));以及基于移不變稀疏編碼的早期故障和弱故障特征提取技術(shù)(弱特征提取技術(shù)),提出了一系列基于稀疏約束和冗余表達(dá)思想的特征強(qiáng)化、噪聲抑制、多故障分析等方法,并將這些方法應(yīng)用于各種仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析以驗(yàn)證其有效性。本文的主要內(nèi)容如下:(1)從狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)在工程實(shí)際中的巨大應(yīng)用價(jià)值以及設(shè)備故障診斷學(xué)的學(xué)科理念出發(fā),闡述了論文選題的背景和研究意義。以軸承、齒輪等核心零部件為關(guān)鍵研究問題,從時(shí)域分析方法、頻域分析方法和時(shí)頻域分析方法等幾個(gè)方面,系統(tǒng)而扼要地闡述了國內(nèi)外學(xué)者和工程技術(shù)人員在機(jī)械故障信號處理技術(shù)上的研究現(xiàn)狀和熱點(diǎn)。最后,論述了稀疏表征理論的發(fā)展概況,以及它在故障診斷中具有的研究和應(yīng)用潛力,并提出了本文的研究思路和技術(shù)框架。(2)推導(dǎo)了稀疏表征理論的數(shù)學(xué)模型、稀疏性度量標(biāo)準(zhǔn)等理論表述,詳細(xì)介紹了稀疏表征問題中的優(yōu)化問題求解思路、常用的求解方法以及信號精確重構(gòu)的的條件等。主要對基追蹤、FOCUSS算法、匹配追蹤等系數(shù)求解算法進(jìn)行了說明,并對常用的系數(shù)求解算法做了性能的對比。此外,對冗余字典的構(gòu)造、典型的分析字典以及自學(xué)習(xí)字典等進(jìn)行了介紹,這些基本概念和理論的闡述為后續(xù)章節(jié)的展開奠定了基礎(chǔ)。(3)論述了稀疏表征與信號能量時(shí)頻分布之間的關(guān)聯(lián),通過對典型信號的分析和方法對比得出了基于稀疏原子重構(gòu)的時(shí)頻分布的特點(diǎn)。結(jié)合滾動軸承的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和運(yùn)動特征,推導(dǎo)了軸承點(diǎn)蝕故障的信號模型,并進(jìn)一步得到特征頻率的計(jì)算方法。利用滾動軸承故障仿真信號,說明了稀疏原子重構(gòu)時(shí)頻分析在故障特征強(qiáng)化和噪聲抑制上的能力。最后提出一種基于AR預(yù)白化和稀疏分解的沖擊特征強(qiáng)化方法,實(shí)驗(yàn)證明該方法可有效抑制信號中的固有成分和噪聲,進(jìn)而強(qiáng)化沖擊成分。(4)首先論述形態(tài)成分分析的基本概念、原理和算法實(shí)現(xiàn),并通過相關(guān)算例進(jìn)一步闡述形態(tài)成分分析方法的特性。結(jié)合齒輪傳動的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行特點(diǎn),介紹了齒輪故障的仿真信號模型,并對齒輪箱加性混合仿真信號進(jìn)行了形態(tài)成分的分離研究。通過實(shí)驗(yàn)分析證明了形態(tài)成分分析方法在分離故障信號中不同形態(tài)分量的可行性和有效性。(5)從實(shí)現(xiàn)微弱故障特征提取所面臨的挑戰(zhàn)為切入點(diǎn),引出了移不變稀疏編碼思想所能提供的解決方向,進(jìn)而介紹了移不變稀疏編碼的理論模型和算法實(shí)現(xiàn),提出了一種基于該思想的微弱故障特征提取方法,可實(shí)現(xiàn)重復(fù)性出現(xiàn)的弱特征的有效提取。通過對極低信噪比的軸承故障仿真信號的分析,說明了該方法的參數(shù)選擇原則和算法實(shí)施流程,也證明了該方法在處理強(qiáng)噪聲信號時(shí)的有效性。通過3個(gè)具有典型代表的實(shí)驗(yàn)分析,驗(yàn)證了該方法在軸承早期故障探測、變速箱微弱故障提取以及在較強(qiáng)嚙合成分干擾下提取齒面故障信息等方面的能力。(6)研究了如何利用移不變稀疏編碼思想解決多故障信號的分析問題,結(jié)合機(jī)械故障信號本身的特點(diǎn),充分考慮單通道線性混合信號與移不變稀疏編碼模型的關(guān)聯(lián)性,提出了一種基于移不變稀疏編碼的時(shí)域特征自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)聚類的故障信號單通道盲源分離方法,并基于最小化各個(gè)源信號結(jié)構(gòu)相關(guān)性實(shí)現(xiàn)源信號數(shù)目的估計(jì)。在仿真信號的分析中,對該方法的流程和效果做了介紹,并對源信號能量對比不均等、噪聲干擾較大等情況做了進(jìn)一步的分析,說明該方法的魯棒性。對軸承復(fù)合故障實(shí)驗(yàn)信號的分析結(jié)果驗(yàn)證了該方法能有效分離由不同故障引起的各種信號成分。綜上所述,本文主要圍繞稀疏表征在故障診斷中的研究展開,主體內(nèi)容的安排逐層遞進(jìn),首先以稀疏表征的理論推導(dǎo)和介紹做為本文的基礎(chǔ)內(nèi)容(第二章),進(jìn)而研究基于單一字典庫的稀疏表征方法在故障信號沖擊成分強(qiáng)化及時(shí)頻特征提取等方面的應(yīng)用(第三章),接著對基于多字典庫的形態(tài)分析方法進(jìn)行論述和研究,并將相關(guān)方法用于故障信號中不同成分的分離(第四章),進(jìn)一步地,提出了一種基于字典自學(xué)習(xí)的弱故障特征提取方法,稱為基于移不變稀疏編碼的弱特征提取技術(shù)(第五章),它具有更好的自適應(yīng)性,結(jié)合移不變稀疏編碼的特性,本文最后對多故障信號的分析做了進(jìn)一步的研究,提出一種基于稀疏編碼思想的多故障分離方法(第六章)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH17

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本文編號：2462560