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文檔簡(jiǎn)介
1、盲源分離就是從已知的觀測(cè)混合信號(hào)中分離出未知源信號(hào)的過(guò)程,將其應(yīng)用到機(jī)械設(shè)備故障診斷領(lǐng)域,可把故障信號(hào)分離出來(lái),以便對(duì)信號(hào)進(jìn)行后續(xù)處理,進(jìn)行故障診斷。本文在信號(hào)降噪的基礎(chǔ),提出了EEMD-SVD的降噪方法,并將該降噪方法與盲源分離相結(jié)合,將其應(yīng)用到齒輪箱系統(tǒng)的故障診斷中,通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了此方法的可行性和有效性。本文所做的主要內(nèi)容可概括如下:
詳細(xì)介紹了盲源分離的基本理論,闡述了盲源分離的FastICA算法及JADE算法,并對(duì)
2、這兩種算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),通過(guò)對(duì)分離后信號(hào)的分析,判斷分離前后信號(hào)的一致性,驗(yàn)證了算法的有效性及可行性。
分析了齒輪和軸承的振動(dòng)機(jī)理和主要失效形式,分析了齒輪箱的常見(jiàn)故障形式及其振動(dòng)信號(hào)特征;并對(duì)齒輪箱振動(dòng)源進(jìn)行了分析,介紹了齒輪箱的時(shí)域診斷參數(shù)及其在故障診斷的應(yīng)用。
對(duì)盲源分離的源數(shù)估計(jì)問(wèn)題進(jìn)行了分析。在對(duì)奇異值降噪研究的基礎(chǔ)上,提出了依據(jù)相鄰奇異值差值的標(biāo)準(zhǔn)差設(shè)定閥值的改進(jìn)降噪方法,并進(jìn)行了仿真分析,然后將其與E
3、EMD分解相結(jié)合,提出了EEMD-SVD的降噪方法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了應(yīng)用該方法降噪能取得良好的降噪效果。在此基礎(chǔ)上,將該降噪算法與JADE算法相結(jié)合,對(duì)含噪信號(hào)進(jìn)行盲源分離,通過(guò)仿真發(fā)現(xiàn),應(yīng)用該方法對(duì)噪聲背景下的混合信號(hào)進(jìn)行分離,能取得更好的分離效果,驗(yàn)證該方法的可行性。
在上述研究的基礎(chǔ)上,利用實(shí)驗(yàn)室的齒輪箱實(shí)驗(yàn)平臺(tái),將EEMD-SVD降噪方法與JADE算法相結(jié)合,應(yīng)用到齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的分離中,通過(guò)對(duì)分離后信號(hào)的后續(xù)分析
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