基于信號(hào)稀疏表示的電機(jī)故障診斷研究.pdf

1、本文以河北省教育廳青年基金項(xiàng)目“基于形態(tài)分量分析的信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用研究”（課題編號(hào)：Q2012051）為研究課題，以信號(hào)稀疏表示作為主要研究工具，以電機(jī)軸承故障診斷為研究目標(biāo)，提出了基于信號(hào)稀疏表示技術(shù)的電機(jī)軸承故障診斷方法，并進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真和實(shí)驗(yàn)研究。本文的主要研究成果將為機(jī)電設(shè)備信號(hào)處理與故障診斷開(kāi)辟了一條新的途徑。研究的主要內(nèi)容及創(chuàng)新成果如下：
　　1．系統(tǒng)闡述了信號(hào)稀疏表示的相關(guān)理論。從理論分析和工程應(yīng)用的角度出發(fā)

2、，系統(tǒng)論述了信號(hào)稀疏表示的相關(guān)理論和方法，并用仿真信號(hào)對(duì)信號(hào)稀疏表示的信號(hào)降噪、信號(hào)分離、構(gòu)造時(shí)頻分布等性能進(jìn)行了分析，為電機(jī)軸承故障診斷的特征提取和分析，提供了可靠的理論依據(jù)和有效的研究方法。
　　2．提出了基于形態(tài)分量分析（MCA）的電機(jī)軸承故障診斷方法。充分利用信號(hào)組成成分的形態(tài)差異性，不同的信號(hào)分量可以用不同的字典稀疏表示，把源信號(hào)分解成若干個(gè)形態(tài)各異的稀疏信號(hào)，從而能夠在頻域、時(shí)頻域內(nèi)清晰、直觀地識(shí)別故障軸承的特征信息，

3、為電機(jī)軸承故障診斷提供了一種有效的分析方法。
　　3．提出了基于有理尺度離散小波變換字典 MCA的軸承故障診斷方法。將有理尺度離散小波變換和形態(tài)分量分析相結(jié)合，根據(jù)電機(jī)軸承故障振動(dòng)信號(hào)的結(jié)構(gòu)特征，在進(jìn)行信號(hào)處理時(shí)，合理選擇有理尺度離散小波變換的品質(zhì)因子，分別構(gòu)造低品質(zhì)因子和高品質(zhì)因子小波字典，就可以將低振蕩次數(shù)的信號(hào)（如脈沖等）和持續(xù)振蕩的信號(hào)（如簡(jiǎn)諧正弦波等）有效分離，能夠直接提取故障軸承的特征信息，因此，為電機(jī)軸承故障診斷提供