【摘 要】
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微弱信号既包括幅值很小的信号,也包含被强噪声干扰的信号。它们的信噪比都非常低,对于微弱的被测振动、声、光、热等物理量,通常通过振动、声、光、热等传感器转换为微电流或低电压信号,实现数据采集。对于车辆的旋转部件,受机械设备工作环境和自身机械结构复杂等因素的影响,通常早期故障特征会淹没于强噪声之中。并且在设备的实际运行过程中,由于传递路径非常复杂使目标信号能量不断衰减以及干扰噪声的影响,使这些潜在故障
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微弱信号既包括幅值很小的信号,也包含被强噪声干扰的信号。它们的信噪比都非常低,对于微弱的被测振动、声、光、热等物理量,通常通过振动、声、光、热等传感器转换为微电流或低电压信号,实现数据采集。对于车辆的旋转部件,受机械设备工作环境和自身机械结构复杂等因素的影响,通常早期故障特征会淹没于强噪声之中。并且在设备的实际运行过程中,由于传递路径非常复杂使目标信号能量不断衰减以及干扰噪声的影响,使这些潜在故障信号被检测出来的难度加大。因此,强噪声干扰下的车辆旋转部件的微弱故障信号检测研究具备十分重要的现实意义。本文将车辆传动系统里面的轴承作为研究对象,针对强噪声干扰下微弱故障特征提取的问题展开系统的理论分析及试验研究,论文的主要内容如下:(1)系统地研究了车辆旋转部件振动信号分析方法。针对本文重点关注的问题展开深入分析,提出了应用中的理论不足之处以及相应的改进算法。针对经典软、硬阈值函数存在的缺陷,提出了一种改进阈值函数,为后续的微弱单频、多频电信号检测提供了降噪预处理的理论支撑。(2)针对强噪声背景下微弱单频信号检测,提出了基于改进提升小波变换和时延高次自相关结合的微弱电信号检测方法。该方法首先通过改进提升小波变换对原信号进行阈值降噪,经过逆变换重构获取消噪信号,然后结合时延高次自相关方法处理重构信号,实现微弱单频信号检测。通过仿真分析进行验证,与时延高次自相关法做对比分析,验证了所提方法在强噪声干扰下的微弱单频电信号检测能力。试验结果表明,所提方法可以适用于强噪声背景下的微弱单频电信号检测。(3)针对强噪声背景下的微弱多频信号检测,提出了基于提升小波降噪和改进变步长自适应盲源分离算法结合的微弱电信号检测方法。该方法首先构建信噪混合模型,然后对混合信号进行降噪预处理,之后分析EASI算法的收敛条件,构造刻画信号分离程度的分离指标以及目标函数并引入Frobenius范数完成对算法的改进,最后通过包络谱解调实现对分离信号的状态识别。通过仿真分析和轴承试验信号进行了验证,试验结果表明,提出的方法可以实现对微弱多频混叠信号的检测,同时明显改善了检测方法的鲁棒性和适应性。
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