盲信号分离Gabor变换故障诊断降噪硕士论文
基于Gabor变换和盲信号分离的信号降噪技术及应用 【摘要】 齿轮系统作为现代工业系统中必不可少的机械传动装置,具有传递动力大,传递运动准确,传动平稳等诸多优点。随着现代机械设备向着大型化、高效率、高强度、自动化及高性能方向发展,作为传递运动和动力的齿轮装置发挥着越来越重要的作用。然而,由于其自身结构复杂,工作环境恶劣等原因,齿轮及齿轮箱都容易受到损害和出现故障。因此,采用先进的技术对齿轮及齿轮箱进行状态监测与故障诊断,可实现由事后维修、定期检修到视情维修的根本转变,减少不必要的损失,从而创造更大的经济效益和社会效益,具有重大的意义。针对齿轮箱常见故障,
分析
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其典型故障机理及振动特性,重点研究了三种故障特征提取技术,包括基于Gabor变换与盲信号分离相结合的故障诊断新技术、基于Gabor变换的盲分离算法和基于Gabor变换的欠定盲分离算法。将这三种
方法
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用于实测故障信号的分析,结果表明,这些方法均取得了良好的效果,为齿轮系统故障诊断提供了新的思路。主要研究内容及结论如下:(1)研究了盲信号分离的基本原理,推导了以JADE法为代表的批处理方法、以Infomax为代表的自适应算法及以FastICA为代表的固定点算法,并分析其应用特点。同时,还提出了几种新... 更多还原
【Abstract】 The gear system, considered as the necessary
mechanical transmission equipment in modern industry, has many
advantages such as large driving force, exact transferring
motion, smooth transmission and so on. Gear system is becoming more and more important in transferring power and motion along with the development of large-scale, high efficiency and high strength equipments. However, the gears and gear boxes may be damaged and become failure easily because of its complex
structure and bad running ... 更多还原
【关键词】 盲信号分离; Gabor变换; 故障诊断; 降噪;
【Key words】 Blind Source Separation; Gabor Transform; Fault
Diagnosis; De-Noising;
摘要 4-6
Abstract 6-7
第一章 绪论 11-24
1.1 研究目的与选题意义 11-12
1.2 齿轮系统故障诊断研究现状 12-16
1.2.1 平稳信号处理技术 12-13
1.2.2 现代信号处理技术 13-16
1.3 盲信号分离技术研究与应用现状 16-20
1.4 时频分析技术研究与应用现状 20-21
1.5 论文主要研究内容及创新点 21-24
1.5.1 主要研究内容 21-22
1.5.2 主要创新点 22-24
第二章 盲信号分离的基本理论及性能指标 24-39
2.1 盲信号分离数学模型 24-26
2.1.1 BSS混合模型 24
2.1.2 BSS基本假设 24-25
2.1.3 BSS解混模型 25
2.1.4 BSS不确定因素 25-26
2.2 盲信号分离典型算法 26-30
2.2.1 JADE法基本原理 26-27
2.2.2 Informax法基本原理 27-28
2.2.3 FastICA法基本原理 28-30
2.3 盲信号分离效果的性能
评价
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指标 30-38
2.3.1 常用盲分离评价指标 30-31
2.3.2 新盲分离评价指标 31-34
2.3.3 数值仿真 34-38
2.4 本章小结 38-39
第三章 齿轮传动系统的故障诊断分析及其实验 39-50
3.1 齿轮箱常见故障及其特征 39-40
3.1.1 齿轮的典型故障形式 39-40
3.1.2 轴承的典型故障形式 40
3.2 齿轮箱典型故障的振动信号特征 40-42
3.2.1 齿形误差的振动特征 41
3.2.2 齿轮均匀磨损的振动特征 41-42
3.2.3 齿轮断齿的振动特征 42
3.2.4 轴承疲劳剥落和点蚀的振动特征 42
3.3 QPZZ—?机械故障模拟试验平台 42-44
3.4 实验信号采集 44-47
3.4.1 基本参数及主要实验数据 45-47
3.4.2 实验信号基本时频特征 47
3.5 本章小结 47-50
第四章 Gabor变换的基本理论及降噪方法 50-71
4.1 连续Gabor变换 50-55
4.1.1 临界采样条件下连续Gabor变换 51-53
4.1.2 过采样条件下连续Gabor变换 53-55
4.2 离散Gabor变换 55-59
4.2.1 临界采样条件下离散Gabor变换 56-58
4.2.2 过采样条件下离散Gabor变换 58-59
4.3 Gabor基函数选择 59-61
4.4 基于Gabor变换的信号降噪方法 61-65
4.4.1 基于Gabor变换的信号降噪原理 61-62
4.4.2 数值仿真 62-65
4.5 基于Gabor变换降噪与盲分离相结合的齿轮箱故障诊断方法 65-70
4.6 本章小结 70-71
第五章 基于Gabor变换的盲信号分离技术及其应用 71-92
5.1 基于Gabor变换的盲分离新方法 71-83
5.1.1 基于Gabor变换的盲分离原理 71-73
5.1.2 数值仿真 73-79
5.1.3 基于Gabor变换的盲分离新方法在齿轮箱故障诊断中的应用 79-83
5.2 基于Gabor变换的欠定盲分离新方法 83-91
5.2.1 常见信号Gabor谱分布规律 83-84
5.2.2 源信号数目估计 84
5.2.3 基于Gabor逆变换重构升维 84-85
5.2.4 数值仿真 85-88
5.2.5 基于Gabor变换的欠定盲分离新方法在齿轮箱故障诊断中的应用 88-91
5.3 本章小结 91-92
第六章 结论与展望 92-94
6.1 结论 92-93
6.2 展望 93-94
参考文献
浙公网安备 33021202002483