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1、機(jī)械設(shè)備的故障診斷對(duì)于保障人民大眾的生命安全、減小不必要的經(jīng)濟(jì)損失以及避免社會(huì)生產(chǎn)的進(jìn)度停滯、自然環(huán)境的保護(hù)有著極為重要的實(shí)際意義。在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng),對(duì)機(jī)械設(shè)備采用一系列有效的手段檢測(cè)設(shè)備是否產(chǎn)生了故障或者是否有產(chǎn)生故障的趨勢(shì),這一舉措很具有必要性。檢測(cè)機(jī)械是否有故障需要采集機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)下的聲音、振動(dòng)或者電流等信號(hào),對(duì)信號(hào)處理分析。但是,從傳感器采集到的信號(hào)一般情況下都會(huì)含有大量來(lái)自其他機(jī)械零部件的運(yùn)行噪聲和環(huán)境噪聲,這些噪聲成分會(huì)使處理信號(hào)
2、的過(guò)程變得很困難。所以,微弱信號(hào)故障診斷對(duì)于抑制噪聲,增強(qiáng)微弱信號(hào),提高故障診斷的效果有很重要的意義。
從信號(hào)處理的角度上來(lái)說(shuō),傳統(tǒng)的一維隨機(jī)共振方法(one-dimensionalstochastic resonance,1DSR)是一種很特殊的非線性濾波器,它能夠利用一定量的噪聲增強(qiáng)放大非線性系統(tǒng)中的微弱周期信號(hào),這種特殊的濾波去噪機(jī)制也是傳統(tǒng)線性濾波器所不具備的。因此,1DSR對(duì)于信號(hào)頻帶和噪聲頻帶重疊的微弱信號(hào)提取,擁
3、有很廣泛的應(yīng)用前景。然而,1DSR由于本身性質(zhì)類似于一個(gè)低通濾波器,在濾波效果上還有待進(jìn)一步改進(jìn)。本文研究的是一種基于利用噪聲增強(qiáng)周期信號(hào),被稱之為二維隨機(jī)共振的微弱信號(hào)檢測(cè)算法,并且還有該算法在軸承故障診斷方面的應(yīng)用。
本文分析和討論了離散隨機(jī)共振的微弱信號(hào)提取算法,在這個(gè)基礎(chǔ)上,提出了一種新型的集總平均二維隨機(jī)共振(ensemble average two-dimensionalstochastic resonance,E
4、2DSR)算法,E2DSR方法是采用二維隨機(jī)共振和集總平均方法相結(jié)合在一起,構(gòu)建成了E2DSR模型。E2DSR模型的輸出信號(hào)信噪比(signal-noise ratio,SNR)也比1DSR的輸出信噪比要高,故障特征頻率在功率譜中能夠很明顯地凸顯出來(lái)。仿真試驗(yàn)和軸承數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果都驗(yàn)證了E2DSR算法的優(yōu)點(diǎn),這種新型的算法具有比1DSR更高效的抑制噪聲的性能,具有卓越的噪聲消除和微弱信號(hào)檢測(cè)能力。
為了進(jìn)一步研究二維隨機(jī)共振,本
5、文又提出了一種自適應(yīng)的二維互補(bǔ)隨機(jī)共振(two-dimensional complementary stochastic resonance,2DCSR)方法,首先將傳感器采集到的軸承信號(hào)進(jìn)行帶通濾波和共振解調(diào),隨后將包絡(luò)信號(hào)對(duì)半分成兩段信作為2DCSR的輸入,利用輸出信號(hào)的加權(quán)功率譜峭度(weighted power spectrumkurtosis,WPSK)自適應(yīng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的參數(shù)以達(dá)到參數(shù)最優(yōu)化,接著利用二維隨機(jī)共振的兩個(gè)輸出,其中
6、一個(gè)輸出信號(hào)增強(qiáng)另外一個(gè)輸出信號(hào),最終得到最優(yōu)輸出結(jié)果及其功率譜,用來(lái)識(shí)別軸承故障類型。數(shù)值仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果,還有輸出信號(hào)的WPSK值對(duì)比都表明,2DCSR可以很有效地提高軸承故障診斷的效果。
綜上所述,本文研究了基于改進(jìn)的二維互補(bǔ)隨機(jī)共振方法的噪聲增強(qiáng)微弱信號(hào)檢測(cè)和在軸承故障診斷方面的應(yīng)用。本文提出的兩種方法都和傳統(tǒng)的1DSR方法進(jìn)行了等條件下的對(duì)比,擁有抑制噪聲性強(qiáng)、濾波效果好、易于實(shí)現(xiàn)等突出的優(yōu)點(diǎn)。與此同時(shí),實(shí)際故障信號(hào)也
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