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基于LMD的振动信号处理及故障特征提取研究  
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【英文题名】 Study on the Vibration Signal Procession and Fault Feature Extraction Based on LMD
【作者】 薄瑞瑞;
【导师】 张泽;
【学位授予单位】 内蒙古大学;
【学科专业名称】 控制工程（专业学位）
【学位年度】 2015
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 内蒙古大学
【网络出版投稿时间】 2015-07-31
【关键词】 小波阈值降噪; LMD; 能量熵; 奇异值熵; 峭度; Lemple-Ziv;
【英文关键词】 wavelet threshold de-noising; LMD; energy entropy; singular value entropy; kurtosis; Lemple-Ziv;
【中文摘要】 旋转机械设备在现代化工业生产中发挥着不可小觑的作用,其正常运转是安全生产的重要保障。运用新兴的信号处理与故障特征提取方法对旋转机械进行实时检测与故障诊断,能在一定程度上保障机械设备系统安全高效的运行。滚动轴承是旋转机械设备的重要组成部分与典型代表,本文针对滚动轴承故障振动数据进行信号处理、故障特征提取与初步诊断的研究。实际采集到的振动信号中不仅包含轴承振动信号,而且还混入大量的噪声信号,这将严重影响信号分解以及后续的故障特征提取。因此,采用一定的方法进行信号降噪预处理则显得非常必要。本文以信噪比、最小均方根误差作为降噪性能的判别依据,通过仿真实验确定了最适合本文振动信号的小波函数、分解层数、阈值选择规则以及阈值函数并将其用于振动信号的降噪处理。鉴于LMD算法的自适应信号分解等特点,将其用于降噪振动信号分解得到乘积函数分量。通过分析故障振动信号的特点,提出了采用能量熵、奇异值熵、峭度以及Lemple-Ziv复杂度算法,从乘积函数分量中提取出故障特征并用于初步故障诊断。实验结果表明,轴承在正常运行状态下的能量熵和奇异值熵均大于内圈、滚动体以及外圈三种故障状态下的对应值,而峭度以及Lemple-Ziv复杂度指标在正...
【英文摘要】 Rotating machinery plays a very important role in modern industrial production, which should not be overlooked. It is an important guarantee for safe production. So, using new signal processing and fault diagnosis of rotating machinery to monitor and diagnosis faults, to a certain extent, can ensure the safety and efficient operation of mechanical equipment systems. Rolling bearing is an important part of rotating machinery and a typical representative. In the paper, it mainly studies the signal processing ...
【更新日期】 2016-01-04

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