基于Gabor变换和盲信号分离的信号降噪技术及应用

基于Gabor变换和盲信号分离的信号降噪技术及应用

论文摘要

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,还提出了几种新的性能评价指标,克服了传统判别盲信号分离效果性能指标的一些不足。(2)详细介绍了齿轮系统的典型故障类型,并分析其故障机理及振动特性,作为故障诊断的依据。然后根据实验室现有条件,设计了实验方案,对原有齿轮箱故障实验台进行改进,设置典型故障类型进行了相关故障诊断实验。(3)根据时频分析技术与盲信号分离技术,提出了基于Gabor变换降噪方法、基于Gabor变换的盲信号分离算法及基于Gabor变换的欠定盲信号分离算法。数值仿真验证了上述方法的科学性、有效性,为齿轮系统故障诊断提供了新的方法。(4)在齿轮箱故障诊断中,三种方法均成功地分离出实测信号中的典型故障信号,其故障特征与实验设置故障完全吻合。同时,实验数据的分离结果表明,这三种方法都能取得很好的降噪效果。最后,对所取得的研究成果进行了总结,并指出了若干值得进一步研究的方向。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究目的与选题意义
  • 1.2 齿轮系统故障诊断研究现状
  • 1.2.1 平稳信号处理技术
  • 1.2.2 现代信号处理技术
  • 1.3 盲信号分离技术研究与应用现状
  • 1.4 时频分析技术研究与应用现状
  • 1.5 论文主要研究内容及创新点
  • 1.5.1 主要研究内容
  • 1.5.2 主要创新点
  • 第二章 盲信号分离的基本理论及性能指标
  • 2.1 盲信号分离数学模型
  • 2.1.1 BSS混合模型
  • 2.1.2 BSS基本假设
  • 2.1.3 BSS解混模型
  • 2.1.4 BSS不确定因素
  • 2.2 盲信号分离典型算法
  • 2.2.1 JADE法基本原理
  • 2.2.2 Informax法基本原理
  • 2.2.3 FastICA法基本原理
  • 2.3 盲信号分离效果的性能评价指标
  • 2.3.1 常用盲分离评价指标
  • 2.3.2 新盲分离评价指标
  • 2.3.3 数值仿真
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 齿轮传动系统的故障诊断分析及其实验
  • 3.1 齿轮箱常见故障及其特征
  • 3.1.1 齿轮的典型故障形式
  • 3.1.2 轴承的典型故障形式
  • 3.2 齿轮箱典型故障的振动信号特征
  • 3.2.1 齿形误差的振动特征
  • 3.2.2 齿轮均匀磨损的振动特征
  • 3.2.3 齿轮断齿的振动特征
  • 3.2.4 轴承疲劳剥落和点蚀的振动特征
  • 3.3 QPZZ—Ⅱ机械故障模拟试验平台
  • 3.4 实验信号采集
  • 3.4.1 基本参数及主要实验数据
  • 3.4.2 实验信号基本时频特征
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 Gabor变换的基本理论及降噪方法
  • 4.1 连续Gabor变换
  • 4.1.1 临界采样条件下连续Gabor变换
  • 4.1.2 过采样条件下连续Gabor变换
  • 4.2 离散Gabor变换
  • 4.2.1 临界采样条件下离散Gabor变换
  • 4.2.2 过采样条件下离散Gabor变换
  • 4.3 Gabor基函数选择
  • 4.4 基于Gabor变换的信号降噪方法
  • 4.4.1 基于Gabor变换的信号降噪原理
  • 4.4.2 数值仿真
  • 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
  • 4.6 本章小结
  • 第五章 基于Gabor变换的盲信号分离技术及其应用
  • 5.1 基于Gabor变换的盲分离新方法
  • 5.1.1 基于Gabor变换的盲分离原理
  • 5.1.2 数值仿真
  • 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
  • 5.2 基于Gabor变换的欠定盲分离新方法
  • 5.2.1 常见信号Gabor谱分布规律
  • 5.2.2 源信号数目估计
  • 5.2.3 基于Gabor逆变换重构升维
  • 5.2.4 数值仿真
  • 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
  • 5.3 本章小结
  • 第六章 结论与展望
  • 6.1 结论
  • 6.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 个人简历、在学期间的研究成果及已发表的学术论文
  • 相关论文文献

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