高端裝備制造產(chǎn)業(yè)是現(xiàn)代國家的核心競爭力,在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中占據(jù)了重要地位。高端機械裝備在運行過程中一般要經(jīng)歷各種復雜苛刻服役環(huán)境,如高速、高溫、重載等,使得機械裝備及其關鍵部件性能退化,出現(xiàn)故障。重要機械設備故障的發(fā)生會帶來經(jīng)濟損失和人員傷亡。為了保障機械裝備的安全可靠運行,需要準確及時地診斷出其服役過程中出現(xiàn)的故障。本文以先進的健康監(jiān)測和故障診斷技術為研究目標,以自適應時-頻特征增強為主題,針對傳統(tǒng)時頻方法分析非平穩(wěn)快時變信號的時頻聚集性差、時頻脊線提取精度差以及微弱故障特征識別的問題,提出了高階同步壓縮小波變換提高信號時頻能量集中程度;提出了自適應時頻脊線提取算法,解決多脊線、交叉脊線和間斷脊線的提取問題;提出了自適應譜峭度算法,從參數(shù)估計角度,自適應估計信號屬性,提取微弱故障特征;提出了導波時頻特征增強和導波傳播模式估計算法實現(xiàn)了導波特征增強和導波混疊模式分離。為了處理非平穩(wěn)快時變信號,提出了高階同步壓縮小波變換。其核心思想是構建高階瞬時頻率估計算子,通過提高時頻平面上每點的瞬時頻率估計精度,以達到提高信號時頻能量集中程度的目的。根據(jù)Plancherel定理給出了該算法的實現(xiàn)格式... 

【文章頁數(shù)】：150 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 時頻分析方法的現(xiàn)狀
        1.2.2 時頻脊線提取方法的現(xiàn)狀
        1.2.3 時頻分析在機械故障診斷應用的現(xiàn)狀
        1.2.4 微弱故障特征提取方法的現(xiàn)狀
        1.2.5 時頻分析方法及其健康監(jiān)測應用中面臨的問題
    1.3 本文研究工作
第二章 高階同步壓縮小波變換
    2.1 引言
    2.2 同步壓縮變換原理
    2.3 高階同步壓縮小波變換原理
    2.4 高階同步壓縮小波變換理論分析
    2.5 高階同步壓縮小波變換性質證明
    2.6 高階同步壓縮小波變換算法實現(xiàn)
    2.7 仿真分析與應用研究
        2.7.1 仿真分析
        2.7.2 應用研究
    2.8 本章小結
第三章 自適應時頻脊線提取算法
    3.1 引言
    3.2 傳統(tǒng)時頻脊線提取算法回顧
        3.2.1 直接最大值脊線提取算法
        3.2.2 懲罰函數(shù)脊線提取算法
        3.2.3 動態(tài)路徑優(yōu)化算法
    3.3 自適應時頻脊線提取算法原理
        3.3.1 計算潛在峰值
        3.3.2 跟蹤脊線目標
    3.4 仿真分析與應用研究
        3.4.1 多脊線提取驗證
        3.4.2 交叉間斷脊線提取驗證
        3.4.3 實際信號脊線提取驗證
    3.5 本章小結
第四章 自適應譜峭度算法
    4.1 引言
    4.2 譜峭度回顧
    4.3 自適應譜峭度
        4.3.1 基于形態(tài)學濾波器計算峰值分布平面
        4.3.2 基于大津算法的閾值挑選
        4.3.3 基于Meyer小波的濾波器組
    4.4 仿真分析與應用研究
        4.4.1 仿真分析
        4.4.2 應用研究
    4.5 本章小結
第五章 導波模式分離研究
    5.1 引言
    5.2 導波基本理論
    5.3 導波時頻特征增強算法
    5.4 導波傳播模式估計算法
    5.5 應用研究
        5.5.1 Lamb波模式混疊信號分析
        5.5.2 疲勞裂紋損傷信號分析
    5.6 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 工作總結
    6.2 本文的創(chuàng)新點
    6.3 研究展望
參考文獻
攻讀博士學位期間成果
附錄 高階同步壓縮小波變換性質引理證明
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于線調頻小波路徑追蹤階比能量解調的齒輪輪齒裂紋故障診斷[J]. 陳向民,于德介,任凌志,皮維.  中國機械工程. 2011(21)
[2]基于多尺度線調頻基稀疏信號分解的廣義解調方法及其在齒輪故障診斷中的應用[J]. 皮維,于德介,彭富強.  機械工程學報. 2010(15)
[3]基于多尺度線調頻基稀疏信號分解的軸承故障診斷[J]. 彭富強,于德介,羅潔思,武春燕.  機械工程學報. 2010(07)

博士論文
[1]參數(shù)化時頻分析理論、方法及其在工程信號分析中的應用[D]. 楊揚.上海交通大學 2013

碩士論文
[1]多分量非平穩(wěn)信號的時頻分析方法研究[D]. 張雪芹.山東大學 2018



本文編號：3687795