基于內(nèi)積變換的機(jī)械故障特征提取原理與早期識(shí)別方法研究.pdf

1、本文針對關(guān)鍵機(jī)泵、燃?xì)廨啓C(jī)、往復(fù)式壓縮機(jī)風(fēng)力透平等機(jī)械裝備健康監(jiān)控中的故障特征提取和早期識(shí)別問題，開展了理論、實(shí)驗(yàn)和工程應(yīng)用研究。
　　 在理論研究方面，本文在前人總結(jié)的內(nèi)積變換和機(jī)械故障診斷關(guān)系的基礎(chǔ)上，基于泛函分析中的Riesz表示定理和振動(dòng)力學(xué)中的Duhamel積分原理，闡明了以下觀點(diǎn):
　　 (1)當(dāng)且僅當(dāng)機(jī)械故障特征提取采用了線性變換時(shí)，特征提取可以歸結(jié)為內(nèi)積變換;
　　 (2)線性機(jī)械系統(tǒng)的響應(yīng)可以視

2、為故障激振力與其物理響應(yīng)函數(shù)的內(nèi)積。此外，賦予信號處理理論中基于內(nèi)積變換的框架和對偶框架關(guān)系式以物理意義，可作為機(jī)械故障動(dòng)態(tài)信號特征提取的統(tǒng)一數(shù)學(xué)模型——內(nèi)積變換模型。該模型在振動(dòng)信號壓縮、沖擊性振動(dòng)故障特征提取、往復(fù)機(jī)示功圖故障特征提取三種場合下有不同的具體形式。
　　 針對采油平臺(tái)機(jī)泵和風(fēng)力發(fā)電機(jī)組在線監(jiān)測的大數(shù)據(jù)量——昂貴傳輸帶寬的突出矛盾，研究了振動(dòng)加速度信號壓縮方法。提出了基于小波變換和最優(yōu)稀疏表達(dá)的壓縮方法。該方法可

3、以視為內(nèi)積變換模型在基于稀疏表達(dá)的加速度信號壓縮情形下的具體形式。實(shí)驗(yàn)研究表明:基于sym8小波和匹配追蹤(MP)的壓縮方法具有相對最優(yōu)的壓縮效果。工程應(yīng)用研究結(jié)果表明:該方法能夠?qū)⒄駝?dòng)加速度信號數(shù)據(jù)壓縮至20％，且不丟失振動(dòng)故障特征。為后續(xù)振動(dòng)故障特征提取和早期識(shí)別打好了基礎(chǔ)。
　　 針對風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱故障、機(jī)泵和雙轉(zhuǎn)子燃?xì)廨啓C(jī)滾動(dòng)軸承故障特征提取和早期識(shí)別，研究了它們機(jī)理上共有的沖擊性。提出兩種最優(yōu)化參數(shù)的沖擊性振動(dòng)故障

4、特征提取方法—最優(yōu)高通濾波包絡(luò)解調(diào)方法、最優(yōu)反對稱實(shí)Laplace(ARLW)小波濾波包絡(luò)解調(diào)方法;并指出兩種方法均為內(nèi)積變換模型在沖擊性特征提取時(shí)的具體形式。實(shí)驗(yàn)和工程應(yīng)用研究表明:這兩種方法對早期或微弱沖擊性故障特征提取與識(shí)別性能相較傳統(tǒng)高通濾波包絡(luò)解調(diào)有提升。
　　 針對往復(fù)式壓縮機(jī)故障的示功圖特征提取和早期識(shí)別，提出了基于Curvelet變換的往復(fù)壓縮機(jī)故障示功圖特征提取和基于支持向量機(jī)的故障識(shí)別方法。闡述了內(nèi)積變換模型