基于非線性分析的故障特征提取及識別方法研究.pdf

1、為有效提取故障信號特征，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障診斷與識別，本論文以滾動(dòng)軸承和齒輪為研究對象，開展了基于隨機(jī)共振和混沌振子的非線性故障特征提取方法及基于改進(jìn)局部保持投影的故障模式識別方法研究。具體內(nèi)容如下:
　　(1)研究了基于隨機(jī)共振的非線性故障特征提取方法。針對隨機(jī)共振方法只適合于處理低頻率信號成分的問題，引入了移頻變尺度隨機(jī)共振，通過頻率移動(dòng)和尺度變換將特征頻率成分轉(zhuǎn)換為滿足隨機(jī)共振要求的低頻率成分。針對隨機(jī)共振的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)難以確定的

2、問題，提出了基于粒子群優(yōu)化的移頻變尺度隨機(jī)共振方法，將能量比設(shè)置為適應(yīng)度函數(shù)，通過粒子群算法對隨機(jī)共振的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，從而得到最優(yōu)的隨機(jī)共振輸出信號。將所提出的方法應(yīng)用于滾動(dòng)軸承典型故障信號的特征提取，結(jié)果表明經(jīng)該方法處理后信號的信噪比有了明顯的提升。
　　(2)研究了基于混沌振子的非線性故障信號檢測方法。提出了一種混沌振子策動(dòng)力臨界值的確定方法，該方法首先計(jì)算出不同策動(dòng)力下混沌振子輸出相圖中原點(diǎn)附近的相點(diǎn)的個(gè)數(shù)，然后找到相點(diǎn)

3、個(gè)數(shù)的突變點(diǎn)，突變點(diǎn)處的策動(dòng)力的值即為策動(dòng)力的臨界值，仿真信號驗(yàn)證了該方法的有效性。將基于該方法的混沌振子檢測法應(yīng)用于滾動(dòng)軸承外圈、內(nèi)圈和滾動(dòng)體等典型故障信號檢測，結(jié)果表明該方法能夠有效地檢測軸承故障信號。
　　(3)研究了基于局部保持投影的故障模式識別方法。針對傳統(tǒng)的局部保持投影沒有有效利用樣本類別信息而造成的聚類效果不佳的缺點(diǎn)，提出了一種基于類別信息的改進(jìn)的局部保持投影算法，改善了聚類效果。基于改進(jìn)的局部保持投影，提出了一種故