基于隨機(jī)共振理論的機(jī)械設(shè)備故障微弱信號(hào)檢測(cè)方法研究.pdf

1、機(jī)械設(shè)備作為工業(yè)領(lǐng)域中的核心裝備，應(yīng)用范圍越來越廣泛。機(jī)械設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和故障診斷對(duì)于保障生產(chǎn)安全、避免人員傷亡事故發(fā)生、提高經(jīng)濟(jì)效益等都具有重大的意義。而在實(shí)現(xiàn)機(jī)械故障診斷的過程中，最為關(guān)鍵的技術(shù)即為設(shè)備故障微弱特征信號(hào)的檢測(cè)和提取。本文研究了基于隨機(jī)共振(Stochastic Resonance，SR)理論的微弱信號(hào)檢測(cè)方法并分析了其在工程故障診斷領(lǐng)域中的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。針對(duì)隨機(jī)共振系統(tǒng)理論方法的局限性，提出了級(jí)聯(lián)多穩(wěn)隨機(jī)共振方法，研

2、究了其應(yīng)用特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，重點(diǎn)探討了強(qiáng)噪聲背景下經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸狻⒃鰪?qiáng)級(jí)聯(lián)多穩(wěn)隨機(jī)共振理論方法以及低信噪比信號(hào)的多尺度級(jí)聯(lián)隨機(jī)共振檢測(cè)方法等。
　　本文基于朗之萬方程，多穩(wěn)隨機(jī)共振模型，并通過?？?普朗克方程對(duì)其進(jìn)行了求解。利用二次采樣方法實(shí)現(xiàn)了多穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)對(duì)任意頻率的微弱信號(hào)的檢測(cè)，并提出了一種級(jí)聯(lián)多穩(wěn)隨機(jī)共振方法，實(shí)現(xiàn)了微弱特征信號(hào)的提取。仿真和實(shí)例分析均表明：級(jí)聯(lián)多穩(wěn)隨機(jī)共振方法有較高的應(yīng)用價(jià)值，可以高效地提取機(jī)械設(shè)備早期故障信

3、號(hào)。
　　提出了基于增強(qiáng)級(jí)聯(lián)多穩(wěn)隨機(jī)共振的故障特征信號(hào)提取方法，研究了在級(jí)聯(lián)多穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)中加入第二個(gè)驅(qū)動(dòng)信號(hào)后的隨機(jī)共振效果變化。分析了第二驅(qū)動(dòng)信號(hào)增強(qiáng)隨機(jī)共振效應(yīng)的基本條件，并通過實(shí)例表明，該方法可有效提取微弱故障信號(hào)，在信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用前景。
　　針對(duì)早期故障微弱信號(hào)埋沒在強(qiáng)噪聲背景下而無法得到準(zhǔn)確提取的情況，研究了一種基于級(jí)聯(lián)多穩(wěn)隨機(jī)共振的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decompositi

4、on，EMD)算法。此方法可以將高頻噪聲去除，減少經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾膶訑?shù)，并使其的物理意義更加地明確。最后通過仿真和軸承故障的實(shí)例分析表明，該方法減少了基本模式分量(Intrinsic Mode Function，IMF)的數(shù)量，提高了運(yùn)算效率，可以有效地檢測(cè)出故障特征頻率。
　　針對(duì)低信噪比(Signal-to-Noise Ratio，SNR)機(jī)械故障特征無法有效提取等問題進(jìn)行了探討，提出了多尺度級(jí)聯(lián)多穩(wěn)隨機(jī)共振變換的信號(hào)提取算法。