【摘要】： 近些年來(lái),盲源分離技術(shù)的研究越來(lái)越深入,在各種領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。該技術(shù)的最大優(yōu)點(diǎn)在于能夠把多個(gè)信號(hào)源或各種特征參數(shù)從它們的混合信號(hào)中分離出來(lái),基于這種特性,把該方法應(yīng)用到現(xiàn)場(chǎng)條件下的機(jī)械故障診斷中來(lái),將有助于分離混合信號(hào),進(jìn)行故障診斷。本文基于2D12型往復(fù)式壓縮機(jī)的實(shí)驗(yàn),結(jié)合適用于非平穩(wěn)信號(hào)的基于二階統(tǒng)計(jì)量的盲源分離方法對(duì)混合的故障信號(hào)進(jìn)行分離。 本文結(jié)合課題背景,主要作了以下幾方面工作: 1、針對(duì)2D12型往復(fù)式壓縮機(jī)的氣閥故障是常見(jiàn)故障,建立了氣閥的動(dòng)力學(xué)和熱力學(xué)模型等數(shù)學(xué)模型,在此基礎(chǔ)上分析了不同狀態(tài)(正常狀態(tài)、閥片斷裂和少?gòu)椈?下的氣閥運(yùn)動(dòng)和受壓力變化情況,并進(jìn)一步研究了缸蓋振動(dòng)信號(hào)的主要激勵(lì)源是氣閥落座的沖擊和氣缸壓力; 2、分析了常用的獨(dú)立性判據(jù),介紹了基于統(tǒng)一的目標(biāo)函數(shù)的自然梯度算法和它的改進(jìn)算法仿真,仿真驗(yàn)證了改進(jìn)算法的權(quán)值更新的收斂性和穩(wěn)定都得到了提高;另外,通過(guò)仿真比較不同二階盲分離算法受信噪比影響的大小,分析總結(jié)它們的分離性能; 3、結(jié)合盲源分離算法和其它信號(hào)處理方法,對(duì)2D12型往復(fù)式壓縮機(jī)實(shí)驗(yàn)的混疊振動(dòng)信號(hào)以及壓力信號(hào)進(jìn)行分離,提取故障特征參數(shù),提高故障診斷的可靠性。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：TH45
【圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文感器測(cè)得的信號(hào)；1 2y(t) [ ( ), ( ),..., ( )]Tn= y t y t y t是估計(jì)出的源信號(hào)。在缺乏先驗(yàn)知識(shí)的條件下不可能惟一地恢復(fù)源信號(hào)。然而在容許一定程度上的不確定性時(shí)，對(duì)源信號(hào)加以估計(jì)是可能的。這種不確定性和模糊性可以看成是對(duì)被估計(jì)的源信號(hào)的任意比例的伸縮、排序或時(shí)滯，但依然保持了源信號(hào)的波形信息。盡管這種不確定性使盲源分離具有一定的局限性，但在許多實(shí)際應(yīng)用中它并非關(guān)鍵問(wèn)題，因?yàn)樵吹拇罅肯嚓P(guān)信息不是蘊(yùn)含在源信號(hào)的振幅或者系統(tǒng)輸出的排序中。

21211 1( ) [ ]( )gv v eF A pAA A Aαα= Δ + (2.12前面建立了閥片的動(dòng)力學(xué)和熱力學(xué)模型，并對(duì)閥片運(yùn)動(dòng)和受力進(jìn)行了分析，這里分具體情況介紹不同狀態(tài)下閥片的運(yùn)動(dòng)規(guī)律以及受力變化，下面以進(jìn)氣閥為例來(lái)說(shuō)明。(1) 正常狀態(tài)下的閥片運(yùn)動(dòng)當(dāng)氣缸內(nèi)壓力略低于進(jìn)氣管的氣體壓力，且氣缸內(nèi)外壓力差與進(jìn)氣閥彈簧、運(yùn)動(dòng)零件的重量處于平衡狀態(tài)時(shí)，進(jìn)氣閥開(kāi)啟，閥片以一定的速度向閥檔移動(dòng)，并撞向升程限制器，此時(shí)產(chǎn)生反彈力，閥片出現(xiàn)反彈現(xiàn)象，反彈后的速度是反彈前的（0.2~0.3）倍，方向相反，然后閥片在氣流的作用下再次改變方向，回到升程限制器，經(jīng)過(guò)幾次反彈，基本貼到升程限制器上。直到接近止點(diǎn)位置時(shí)，運(yùn)動(dòng)速度下降，氣流頂推力也下降。當(dāng)彈簧力超過(guò)氣流頂推力時(shí)，閥片就開(kāi)始關(guān)閉，最后當(dāng)活塞落到止點(diǎn)位置，閥片剛好落到閥座上。此時(shí)，進(jìn)氣閥完成一次工作。其運(yùn)動(dòng)規(guī)律以及氣缸壓力變化如圖 2-3a)所示。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文小化等價(jià)于使1( )MiiJ y=∑ 極大化,即輸出的非高斯性最強(qiáng)。息極大化判據(jù)出 y 之后逐分量地引入一個(gè)非線性函數(shù) ( )i i ir = g y來(lái)代計(jì)。極大化判據(jù)(infomax 或 ME(maximization of entropy合適的 ( )i ig y 后，使輸出的1 2[ , ,..., ]Mr = r r r的總熵 H ( r )出 p ( y )各分量的 pdf，如欲使 y 逼近 s，則應(yīng)使 ( )ip y 句話說(shuō) ( )i ig y 應(yīng)接近信源的累積分布函數(shù)，它是取值由。實(shí)際工作中 ( )ip s 一般是未知的。實(shí)踐證明ig 的具體些其他的單調(diào)增函數(shù)也可以用(如：sigmoid 函數(shù)、ta的 pdf 需要一律是超高斯型或一律是亞高斯型。

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本文編號(hào)：2780515