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基于振动信号特征提取与表达的旋转机械状态监测与故障诊断研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on Feature Extraction and Representation with Vibration Signal for Rotary Machinery Condition Monitoring and Fault Diagnosis
【作者】 黄伟国;
【导师】 孔凡让;
【学位授予单位】 中国科学技术大学;
【学科专业名称】 测试计量技术及仪器
【学位年度】 2010
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 中国科学技术大学
【网络出版投稿时间】 2011-03-18
【关键词】 状态监测; 故障诊断; 特征提取及表达; 瞬态成分; 绝对自相关; 小波变换; 小波分形; 独立分量分析; 盲分离; 交叉残余误差;
【英文关键词】 Condition monitoring; Fault diagnosis; Feature extraction and representation; Transients; Absolute value of autocorrelation; Wavelet Transform; Wavelet-based fractal analysis; Independent component analysis(ICA); Blind source separation(BSS); Residual cross-talking error(RCTE);
【中文摘要】 在机械设备状态监测与故障诊断研究中,故障特征的提取及表达关系到故障诊断的可靠性与准确性,因此是机械设备故障研究中的关键问题。本文应用时域绝对自相关统计分析、时频分析中小波的分形分析、基于高阶统计量的独立分量分析与盲分离,对旋转机械中的轴承与齿轮的不同状态的振动信号进行特征提取与表达、及分类研究。 第一章阐明了机械设备状态监测与故障诊断的选题意义及研究内容,回顾了现有的检测方案及技术手段。分析了现有的振动信号分析方法:时域统计分析、时频分析、基于高阶统计量分析的独立分量分析及盲信号分离。基于轴承、齿轮的振动分析,指出本论文的主要研究内容。 第二章提出了一种基于绝对自相关统计分析信号周期瞬态成分检测方法及故障特征极坐标增强表达方法,首先计算信号的时间平均函数,接着计算其自相关函数,再利用快速傅里叶变换计算自相关函数的频谱,根据频谱确定信号的主要频率成分,分别按照这些主要频率成分的周期建立极坐标映射,并将各映射表示在极坐标图上,当对应于周期极坐标图上出现增强的特征表示,即判定待检测信号中存在有此周期的瞬态成分。所提出的方法可以有效的分辨出轴承的状态以及其对应的故障。 第三章主要研究了小波变换...
【英文摘要】 Fault feature extraction and representation is the most crucial problem for the reliability and accuracy in the mechanical condition monitoring and fault diagnosis. This dissertation explores the applications of the theories with absolute value of autocorrelation, wavelet fractal analysis, independent component analysis and blind source separation in the feature extraction, representation and classification of vibration signal for the rotary machinery, such as bearing and gear. In chapter 1, at first, t...
【更新日期】 2011-05-03

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