【摘要】： 在機(jī)械設(shè)備故障診斷中,信號(hào)處理算法起著至關(guān)重要的作用,如何從含有噪聲的混合信號(hào)中盡可能還原真實(shí)信號(hào)、如何從背景噪聲中檢測微弱故障特征信號(hào)等都是需要重點(diǎn)研究的課題。故障診斷系統(tǒng)完成信號(hào)采集、信號(hào)分析等任務(wù),為設(shè)備維護(hù)人員作出診斷決策提供直接的依據(jù)。所以,故障診斷系統(tǒng)的發(fā)展直接影響到故障診斷行業(yè)的發(fā)展。本論文以機(jī)電設(shè)備為對象,對濾波、微弱信號(hào)檢測以及故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行了研究。 對于被色噪聲污染的信號(hào),如果產(chǎn)生色噪聲的源頭是白噪聲,并且白噪聲是可以測量的,此時(shí)在不知道從白噪聲轉(zhuǎn)變到色噪聲的這個(gè)非線性中間環(huán)節(jié)的情況下,應(yīng)用ANFIS可以對色噪聲進(jìn)行逼近,從而達(dá)到濾波的目的。EMD可以將混合信號(hào)分解為一系列的IMF分量,從而將非平穩(wěn)信號(hào)分解為近似平穩(wěn)信號(hào)。將含噪信號(hào)先用EMD進(jìn)行處理,再對IMF分量所含的色噪聲應(yīng)用ANFIS實(shí)現(xiàn)非線性逼近,仿真結(jié)果表明,這種結(jié)合可以提高濾波的精度。而且由于EMD也是一種獨(dú)立于信號(hào)特性的自適應(yīng)方法,所以不會(huì)影響濾波的整體自適應(yīng)性。 非均勻采樣可以突破采樣定理的限制,但是由于采樣時(shí)刻的偽隨機(jī)性,幅值低于強(qiáng)信號(hào)幅值10%的弱信號(hào)的頻率在非均勻采樣的頻譜中不能被識(shí)別出來。利用獨(dú)立分量分析對信號(hào)幅值不敏感而只對信號(hào)是否正交敏感的特性,在非均勻采樣的頻譜識(shí)別中引入FastICA算法,通過構(gòu)造虛擬通道信號(hào)的方法,成功的在非均勻采樣的頻譜中提取出了弱信號(hào)的頻率。 針對非均勻采樣的缺點(diǎn),將一種新的從均勻分布白噪聲中提取弱正弦信號(hào)的算法引入,在非均勻采樣的頻譜中成功檢測出了弱信號(hào)的頻率。 開發(fā)了兩套便攜式故障診斷系統(tǒng),一個(gè)基于片上系統(tǒng)和實(shí)時(shí)操作系統(tǒng),具有較高的性價(jià)比;一個(gè)基于DSP和FPGA以及LabVIEW,具有接口類型較多、可以實(shí)現(xiàn)無線通訊、系統(tǒng)功能在線可重構(gòu)等特點(diǎn)。 在便攜式故障診斷系統(tǒng)中,分別在片上系統(tǒng)和FPGA中,實(shí)現(xiàn)了EMD算法和變步長隨機(jī)共振算法,為這兩種算法的工程應(yīng)用打下了良好的基礎(chǔ)。在EMD算法的實(shí)現(xiàn)中,采用了“降階分解”的方法,有效的解決了嵌入式系統(tǒng)存儲(chǔ)空間的問題。
【圖文】：

圖 2-4 測量信號(hào)和濾波生成的噪聲逼近 圖2-5 有用信號(hào)和模糊濾波后恢復(fù)的估計(jì)信號(hào)原始有用信號(hào)和 ANFIS 模糊濾波后的信號(hào)估計(jì)的差值曲線如圖 2-6 所示。圖 2-6 ANFIS 估計(jì)信號(hào)誤差曲線以估計(jì)誤差作為衡量有用信號(hào)估計(jì)質(zhì)量的指標(biāo)：估計(jì)誤差(dB)=∑ = 1102(()_())10logNNixiestxi（2-9）

天津大學(xué)博士學(xué)位論文20圖 2-4 測量信號(hào)和濾波生成的噪聲逼近 圖2-5 有用信號(hào)和模糊濾波后恢復(fù)的估計(jì)信號(hào)原始有用信號(hào)和 ANFIS 模糊濾波后的信號(hào)估計(jì)的差值曲線如圖 2-6 所示。圖 2-6 ANFIS 估計(jì)信號(hào)誤差曲線以估計(jì)誤差作為衡量有用信號(hào)估計(jì)質(zhì)量的指標(biāo)：估計(jì)誤差(dB)=∑∑ = = 102102()(()_())10logNiNixixiestxi（2-9）式（2-9）中，“x”是原始有用信號(hào)，“ est _ x”為模糊濾波后的有用信號(hào)估計(jì)。按照式（2-9）計(jì)算，前述模擬信號(hào)估計(jì)的估計(jì)誤差為-16.2256 dB。2.3 EMD 算法及其仿真分析EMD 算法是 1998 年由美國學(xué)者 Norden E.Huang 等人提出的[96]，EMD 和與
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TH17

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 蔣永華;旋轉(zhuǎn)機(jī)械非平穩(wěn)信號(hào)微弱特征提取方法研究[D];重慶大學(xué);2010年

2 陳世海;沖擊地壓電磁輻射前兆信息識(shí)別技術(shù)研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：2669034