快速非平穩(wěn)信號(hào)分析診斷與應(yīng)用

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1、上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文快速非平穩(wěn)信號(hào)分析診斷與應(yīng)用碩士研究生：陳凱學(xué)號(hào)：1120209076導(dǎo)師：李富才副教授申請(qǐng)學(xué)位：工學(xué)碩士學(xué)科：機(jī)械設(shè)計(jì)及理論研究方向：信號(hào)處理、故障診斷所在單位：機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院答辯日期：2015年2月授予學(xué)位單位：上海交通大學(xué)DissertationSubmittedtoShanghaiJiaoTongUniversityfortheDegreeofMasterRAPIDANALYSISDIAGNOSISANDAPPLICATIONOFNON-SATIONARYSIGNALCandidate：ChenKaiStudentID:1120209

2、076Supervisor：Prof.LIFucaiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：MechanicalDesignandTheoryResearchInterests:SignalprocessingFaultdiagnosisAffiliation：SchoolofMechanicalEngineeringDateofDefence：Feb,2015Degree-Conferring-Institution：ShanghaiJiaoTongUniversity感謝國(guó)家自然基金(113721

3、79)、科技部863計(jì)劃(編號(hào)：2012AA040106)、教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才（NCET-13-0363）和國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助重點(diǎn)課題對(duì)本文研究的資助，在此鳴謝。上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文快速非平穩(wěn)信號(hào)分析診斷與應(yīng)用摘要非平穩(wěn)信號(hào)廣泛存在于自然界中，比如機(jī)械設(shè)備一旦出現(xiàn)故障時(shí)就會(huì)導(dǎo)致動(dòng)態(tài)信號(hào)非平穩(wěn)現(xiàn)象的出現(xiàn)。傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法在不同的角度上對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行了分解，但是各自的缺陷卻很難使其根據(jù)信號(hào)本身的特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)分解，而且很難達(dá)到分析所需要的精度。針對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)特點(diǎn)后來出現(xiàn)了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法，開辟了一條全新信號(hào)分析方法，通過篩分標(biāo)準(zhǔn)選取不同的尺度分量，然后配合希爾伯特變

4、換提取信號(hào)中的時(shí)頻信息。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法在使用過程中存在四大弊端問題，很多學(xué)者在這方面提出了各種各樣的改進(jìn)辦法，但是仍然無法同時(shí)解決這四個(gè)弊端。比如EEMD方法的提出，解決了模態(tài)混疊效應(yīng)但是卻以犧牲計(jì)算時(shí)間為代價(jià)，得不償失。機(jī)械設(shè)備的在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)經(jīng)過多年的發(fā)展，逐步走向?qū)＜一悄芑?。隨著大型設(shè)備的結(jié)構(gòu)、功能、工況、環(huán)境日趨復(fù)雜，對(duì)在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提出了全新的更高的要求。如何在更加復(fù)雜的信號(hào)環(huán)境中快速有效的挖掘出故障特征信息，是本文的一個(gè)研究重點(diǎn)。論文在傳統(tǒng)EMD算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)并且根據(jù)現(xiàn)有的二維快速自適應(yīng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法，提出了一種改進(jìn)型的方法。因此，本論文主要

5、研究?jī)?nèi)容有：第一，本文提出了改進(jìn)型的一維快速自適應(yīng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法。首先，采用自適應(yīng)窗口準(zhǔn)則獲取信號(hào)的峰峰值的統(tǒng)計(jì)特性；然后，采用順序統(tǒng)計(jì)濾波器來獲取信號(hào)的上下包絡(luò)線；最后，提出自循環(huán)停止準(zhǔn)則，給出信號(hào)分解停止的準(zhǔn)則。這種算法的最大優(yōu)點(diǎn)是避免了傳統(tǒng)EMD算法的四大弊端，同時(shí)具備自適應(yīng)分析能力。I摘要第二，將一維快速自適應(yīng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法應(yīng)用到轉(zhuǎn)子故障診斷、軸承故障診斷、減速箱故障診斷中，與傳統(tǒng)EMD算法的分析結(jié)果對(duì)比，展示出了一維快速自適應(yīng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法的優(yōu)越性能。同時(shí)將一維快速自適應(yīng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法和沖擊脈沖法結(jié)合，提出了一套軸承故障診斷技術(shù)。最后，論文主要研究了在

6、線狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)基本情況，重點(diǎn)考慮旋轉(zhuǎn)機(jī)械中的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。通過分析冷軋機(jī)組和船舶軸系振動(dòng)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了兩套在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。關(guān)鍵詞：快速自適應(yīng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法，故障診斷，在線監(jiān)測(cè)，沖擊脈沖法II上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文RAPIDANALYSISDIAGNOSISANDAPPLICATIONOFNON-SATIONARYSIGNALABSTRACTAlotofnon-stationarysignalscanbefoundinnature,suchasoncemechanicalequipmentfaultappeareditwouldleadtothedynamicpheno

7、menonofnon-stationarysignal.Traditionaltime-frequencyanalysismethodsworkindifferentsidetodecompositionthissignal,buttheirrespectivedefectsarehardtorealizeadaptivedecompositionaccordingtothecharacteristic,anditisdifficulttoachieveprecisionrequirement.Empiricalmodedecomposi