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机械系统微弱故障信号检测及特征提取方法研究

作　者: 段锦升
导　师: 熊诗波
学　校: 太原理工大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 故障诊断信号检测特征提取时频分析小波变换高阶统计量
分类号: TH165.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 342次
引　用: 2次
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内容摘要

故障信号的特征提取是机械故障诊断中的关键问题，而噪声的干扰是影响故障信号特征正确识别的重要因素。机械系统早期故障引起的异常信号一般都很微弱，通常被淹没在很强的背景噪声中，对信号检测技术要求高。本文根据机械测试中振动信号的特点，研究了现代信号处理理论应用于机械故障信号检测和特征提取的方法，并做了大量的仿真和实验。论文首先叙述了该课题的意义、弱信号检测的方法，介绍了机械故障特征提取方法及研究现状。针对复杂机械故障产生的非平稳振动信号检测，研究了时间—频率分布在故障信号检测和特征提取中的应用。仿真分析和齿轮早期故障检测实验证明，通过核函数的合理设计，能够有效滤除噪声，实现对机械设备早期故障产生的微弱异常振动信号的检测。讨论了小波基函数选取对信号处理结果的影响。详细论述了基于小波变换的奇异性检测理论，提出了利用三层以上细节信号的乘积作为检测信号求解多尺度模极大值的方法，以实现噪声中信号奇异点的检测和定位。研究了基于小波变换的弱信号检测方法，利用该方法把齿轮的异常振动信号从噪声信号中提取出来，实现齿轮故障信号特征的提取。最后利用高阶统计量可以抑制加性高斯噪声的特殊性质，将高阶统计量作为机械微弱故障信号检测的方法进行了研究。对双谱信号检测作了重点介绍，并利用双谱进行了齿轮故障诊断。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-10
符号说明  10-12
第一章绪论  12-18
  1.1 课题的介绍及意义  12-13
  1.2 微弱信号检测的发展及方法简介  13-14
  1.3 机械微弱特征提取方法及研究现状  14-16
  1.4 本论文研究的主要内容  16-18
第二章基于时频分析的信号检测  18-36
  2.1 引言  18
  2.2 时频分析的基本理论  18-20
  2.3 线性时频表示  20-24
    2.3.1 短时傅立叶变换  20-22
    2.3.2 时间─尺度分析  22-24
  2.4 双线性时频表示  24-29
    2.4.1 谱图  24
    2.4.2 Wigner-Ville分布  24-27
    2.4.3 Cohen类时频分布  27-29
  2.5 时频分析的检测性能比较  29-30
  2.6 应用实例  30-33
  2.7 小结  33-36
第三章基于小波变换的信号检测  36-56
  3.1 小波变换的发展  36
  3.2 小波变换的基本理论  36-41
    3.2.1 一维连续小波变换  36-38
    3.2.2 离散小波变换和二进小波变换  38
    3.2.3 多分辨分析与小波构造  38-40
    3.2.4 Mallat算法  40-41
  3.3 小波变换与突变信号检测  41-45
    3.3.1 信号奇异性  41-42
    3.3.2 李氏指数同小波变换模极大值之间的关系  42-43
    3.3.3 基于小波变换的信号突变点检测  43-45
  3.4 小波变换与弱信号检测  45-52
    3.4.1 噪声在小波变换下的特性  45-46
    3.4.2 基于小波变换的弱信号检测原理  46-50
    3.4.3 强噪声背景下弱信号特征提取  50-52
  3.5 实例应用  52-54
  3.6 小结  54-56
第四章基于高阶统计量的信号检测  56-66
  4.1 高阶矩和高阶累积量的定义  56-61
    4.1.1 单个随机变量的高阶矩和高阶累积量  56-57
    4.1.2 多个随机变量和随机过程的累积量  57-58
    4.1.3 高斯信号的高阶矩和高阶累积量  58-59
    4.1.4 高阶矩谱与高阶累积量谱  59-60
    4.1.5 高阶累积量的性质  60-61
  4.2 基于双谱的信号检测  61-64
    4.2.1 双谱的性质和算法  62
    4.2.2 基于双谱的微弱信号检测  62-64
  4.4 实例应用  64-65
  4.5 小结  65-66
第五章结论及展望  66-68
  5.1 结论  66
  5.2 展望  66-68
参考文献  68-72
致谢  72-74
攻读学位期间发表的学术论文目录  74

机械系统微弱故障信号检测及特征提取方法研究

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