機械故障診斷領(lǐng)域的研究中,最重要、最關(guān)鍵、也是最困難的問題之一就是故障特征信號的特征提取。機械系統(tǒng)自身的復雜結(jié)構(gòu),設(shè)備故障的產(chǎn)生、發(fā)展、工況的變化導致了振動信號的非平穩(wěn)特性。這就使得振動信號的非平穩(wěn)特征提取與表示成為被廣泛關(guān)注的重要研究方向,其中信號的降噪預處理、瞬時頻率特征提取、診斷依據(jù)的確定是研究的主要內(nèi)容。分形理論的出現(xiàn)使人們能夠以新的觀念和手段來處理復雜世界里的難題,透過撲朔迷離、無序的混沌現(xiàn)象和不規(guī)則的形態(tài),揭示隱藏在復雜現(xiàn)象背后的規(guī)律,為解決機械工程領(lǐng)域中的許多問題提供了行之有效的新途徑,也為機械設(shè)備的故障診斷提供了新的思路和方法。本文綜合利用非平穩(wěn)、非高斯信號處理中最受關(guān)注的小波變換（WT）和Hilbert-Huang變換（HHT）等時頻處理方法的優(yōu)點,結(jié)合新興的分形理論,提出了基于分形、小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法,并對機械振動信號的降噪、故障特征提取技術(shù)進行了深入的研究,基于文中所提出的信號分析方法,提出了基于總線系統(tǒng)的測試系統(tǒng)架構(gòu)。主要研究工作如下:首先介紹了課題的來源、背景、研究現(xiàn)狀及其研究意義,對研究對象進行分析,研究了旋轉(zhuǎn)機械的典型故障及其振動特征,對旋轉(zhuǎn)機械... 

【文章來源】：重慶大學重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：134 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

含噪正弦信號及小波消噪聲結(jié)果

在工程應(yīng)用中，大多數(shù)信號包含著尖峰或突變，而且噪聲信號也并非平穩(wěn)的白噪聲。利用上述小波降噪方法對這類特殊信號進行降噪存在著一定的缺陷，如圖2.4（a）和圖2.4（b）分別表示脈沖信號及疊加強噪聲的脈沖信號。圖2.4所示為采用前面介紹的傳統(tǒng)小波降噪方法得到的不同降噪結(jié)果。圖 2.3 含噪正弦信號及小波消噪聲結(jié)果Fig. 2.3 The sine signal with noise and the result by adopting wavelet denoising第07期 趙玲：旋轉(zhuǎn)機械系統(tǒng)故障特征提取中的分形方法研究 C029-18-31

26圖 2.5 2.4(b)所示信號的傳統(tǒng)小波降噪結(jié)果Fig. 2.5 The denoising results by adopting different traditional wavelet denoisingmethods shown in Fig. 2.4(b)

【參考文獻】：
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碩士論文
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[6]小波變換在地震信號去噪中的應(yīng)用研究[D]. 趙玉寶.中南大學 2005
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本文編號：3131858