基于高阶统计量的机械故障分析识别方法研究

摘要

本文对基于高阶统计量的机械故障分析识别方法进行了研究。为了解决高斯噪声背景下的故障信号中的特征提取问题，本文提出了时间平均三阶累积量的概念。从理论上系统地阐述了时间平均三阶累积量的定义、性质以及计算方法和工程应用前景。文章研究了基于参数化方法的非高斯有色噪声中的谐波恢复，通过Hilbert变换将原观测值变换成复数形式，定义一种特殊的复数过程四阶累积量，使得按该定义计算的谐波信号四阶累积量为零(不管是否含有二次相位耦合)，然后由观测值估计噪声模型，从而对含非高斯有色噪声观测值预滤波，最终实现谐波的恢复。文章同时研究了VC++与MATLAB的接口技术，探讨了如何利用MATLAB编译器来实现在VC中调用MATLAB中M文件功能。

目录

文摘

英文文摘

郑重声明

第1章绪论

1.1课题概述

1.2设备状态监测与诊断技术的发展现状

1.3故障诊断领域的信号处理技术

1.3.1设备故障信号的传统处理方法

1.3.2设备故障信号的现代处理方法

1.4故障特征信号的消噪技术

1.5基于高阶统计量的故障特征信号处理方法

1.6本文的主要工作

第2章高阶统计量理论简介

2.1绪言

2.2高阶统计量方法的研究现状

2.3高阶统计量方法的发展趋势

2.4高阶统计量的定义

2.5高斯过程的高阶矩和高阶累积量

2.6高阶矩谱和高阶累积量谱的定义

2.7高阶累积量的性质

2.8高阶累积量的计算

2.9本章小结

第3章设备振动信号中的噪声及其分布

3.1故障诊断中噪声概述

3.2机械设备中的噪声源

3.2.1撞击噪声

3.2.2摩擦噪声

3.2.3轴承噪声

3.2.4齿轮噪声

3.2.5阀门噪声

3.2.6管路噪声

3.3电路中的噪声源

3.3.1外部干扰噪声

3.3.2系统自身内部噪声干扰

3.4振动信号中的噪声分类

3.5旋转机械振动信号中的噪声分布

3.5.1中心极限定理

3.5.2噪声分布的正态性检验方法

3.5.3实例验证

3.6本章小结

附录

第4章深度高斯噪声背景下的故障信号谐波识别

4.1绪言

4.2皆波过程的时间平均三阶累积量

4.2.1随机过程的数学期望

4.2.2数学期望的估计算法

4.2.3时间平均三阶累积量

4.3高斯噪声背景下的谐波信号的时间平均三阶累积量

4.4 工程应用实例和计算机仿真试验

4.4.1工程应用实例

4.4.2计算机仿真试验

4.5本章小结

第5章非高斯有色噪声中的故障信号谐波识别

5.1绪言

5.2观测模型及Hilbert变换

5.3基于预滤波的谐波恢复方法

5.4谐波幅值估计

5.5数值仿真试验

5.6本章小结

第6章转子系统故障的高阶谱特征分析

6.1绪言

6.2转子系统的力学模型

6.3转子故障的振动特征

6.4皆波信号的双谱

6.5转子不对中的双谱特征

6.6本章小结

第7章VC与MATLAB接口编程

7.1开发工具的介绍和选择

7.2 MATLAB与VC的接口编程方法

7.2.1通过MATLAB引擎实现与V C的互连

7.2.2利用MATLAB C(++)Math Library调用MATLAB函数

7.2.3 MATLAB编译器

7.3利用动态链接库技术调用MATLAB

7.3.1 Windows下的动态链接库

7.3.2 MATLAB中DLL文件的生成

7.3.3 MATLAB数据类型和存储方式

7.3.4开发环境编译环境的设置

7.4一个具体应用例子

7.4.1编写M文件

7.4.2编译生成动态链接库

7.4.3在VC中创建调用工程

7.4.4编译、链接生成可执行文件

7.5本章小结

第8章总结与展望

8.1总结

8.2进一步的工作

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文