基于全矢譜的非平穩(wěn)故障診斷關鍵技術研究.pdf

1、AdissertationsubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofDoctorResearchOnKeyTechnologyofNonstationaryFaultDiagnosisBasedOnFullVectorSpectrum(SupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofChinaGrantNo50675209andtheOutst

2、andingTalentedPersonInnovationFoundationofHenan，ChinaGrantNo0621000500)ByXiaoyunGong一一一Sul：ProfJieHSuoervisor：PanChemicalProcessMachinerySchoolofChemicalEngineeringandEnergy一一一一May，2013摘要摘要當旋轉機械發(fā)生故障時，振動信號通常表現(xiàn)為非平穩(wěn)性，常規(guī)的非平穩(wěn)

3、信號分析方法雖然在一定程度上解決了非平穩(wěn)信號的故障特征提取問題，但由于診斷對象為單源信息，分析結果存在信號信噪比低和診斷的可信度低等問題。為了從振動信號巾更傘面、準確地提取出故障征兆，本文將傘矢譜技術引入到非線性、非平穩(wěn)信號分析方法巾，實現(xiàn)多通道融合信息的小波變換、高階統(tǒng)計量以及經(jīng)驗模態(tài)分解等非平穩(wěn)信號分析方法，解決多通道非平穩(wěn)信號的數(shù)據(jù)融合與特征提取等問題。本文在“全矢譜技術體系構建及故障診斷基礎研究’’(國家自然科學基金項目(506

4、75209))和“全矢譜技術及設備診斷工程應用研究”(河南省杰出人才創(chuàng)新基金(0621000500))項目的基礎上，研究了旋轉機械多個通道的故障振動信號的非平穩(wěn)信號分析方法。主要研究內(nèi)容包括四部分：一是基于全矢譜技術的小波分析方法及其在故障診斷中的應用：二是基于全矢譜技術的高階統(tǒng)計量分析方法及其在故障診斷中的應用；三是基于全矢譜技術的經(jīng)驗模態(tài)分解及其在故障診斷巾的應用：四是全矢譜技術體系的構建及其應用。各個部分的具體研究內(nèi)容和主要成果如

5、下：(1)研究了基于信息融合的全矢小波、全矢小波包在旋轉機械故障診斷中的應用。針對故障振動信號的非平穩(wěn)特性，將全矢小波包分析方法與基于Hilbert變換的包絡解調相結合，提出基于同源信息融合的全矢小波包一包絡解調分析方法，并在仿真和實例分析中進行驗證，即分別采用傳統(tǒng)的單源小波包一包絡解調、全矢Hilbert包絡解調和全矢小波包一包絡解調三種方法對同源信息進行分析，通過對比分析表明，全矢小波包一包絡解調有效地融合了來自不同方向傳感器的振動

6、信息，能夠傘面、準確地提取出特征頻率，具有一定的優(yōu)越性。在仿真實驗分析中，對全矢小波包一包絡解調分析方法的兼容性作了進一步討論。(2)研究了基于同源信息融合的矢雙譜理論，對同一截面的單源信號分別作雙譜分析時，兩者在能量和結構上存在較大差別，矢雙譜分析方法通過對同源信息的有效融合，能夠完整地表達出振動信號中的二次相位耦合特征，具有一定的優(yōu)越性。針對工程巾的大量背景噪聲，進一步提出小波包一矢雙譜，該方法可以提高信噪比，比直接進行矢雙譜分析的