机械设备故障诊断中循环平稳信号处理应用

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1、机械设备故障诊断中循环平稳信号处理应用【摘要】循环平稳信号处理技术的引用，丰富了机械设备处理的内容量。本文概括了循环平稳信号处理的研究情况和特点，分析了这样的方法存在的部分问题，最后在结尾部分点明了这项新技术的应用问题和在机械设备故障中的发展前景。【关键词】循环平稳；故障处理；应用机械设备信号的特征提取法一般分为两种，第一种是稳态信号的处理方法。非常典型的有离散频谱分析法和频率细化分析法等。这种处理方法相对很成熟，应用的范围也是非常广泛。第二种是非平稳信号的处理方法。非常典型的有转速跟踪法和Wigner-V订le分布法等，循环平稳和高阶谱等分析方法的

2、引用，使得循环平稳的分析方法有了非常大的进步，为社会带来了一定的经济效益，但是其中存在的问题，也是我们最为关注的。一、循环平稳信号处理的简单介绍循环平稳信号，就是在统计特征函数的时候会出现周期性的变化。这种信号在实际应用中有着非常重要的意义。通常来讲，平稳信号的出现都有一定的普遍性，当统计系统统计特征函数的时候，可以利用单次记录的时间平均值代替平均集合，这一点很适用现场生产数据的收集。但是对于非平稳的时间序列，统计特征是随意变换的，因此我们就没有办法用上述特征判断。循环平稳信号因为自身独特的平稳特征，使得单次收集到的数据都有一定的普遍性，因此适合现场

3、数据的处理和分析。循环平稳信号广泛应用在通讯、机械等系统中。比如在机械滚动轴承中出现的反复机械的振动的信号。我们以滚动轴承为例子，当滚动轴承发生故障的时候，因为机器周期性的旋转和周围因素的干扰，使其产生复杂的震动信号，这种振动信号也存在部分的随机信号。对于随机信号，我们通常认为是有规律的，因此对这种随机信号进行循环平稳的分析，有效的提取出被噪声埋没的周期成分。循环信号处理技术在机械中的应用，对于机械故障诊断有着至关重要的意义。二、循环平稳信号的具体应用1、一阶循环统计量的应用。这项内容主要包括了一阶循环矩。通过分析一阶循环矩的具体分析机理，我们建立一

4、套具备噪声干扰的增幅振动信号的模型，分别进行四组不同的仿真实验。通过实验数据的显示，我们发现在旋转机械系统中的调幅信号存在循环平稳的特征，利用非平稳信号的循环平稳性，加上一阶循环矩的具体分析，我们可以有效的提取出信号在部分噪声干扰的情况下的规律性频率。之后我们对一阶循环平稳信号进行了有效的升级，提出了双向同步平均法，用的就是一阶循环矩来表示状态特性，针对变速箱齿轮的振动信号进行有效的分析，结果证明不单单可以反映出齿轮的啮合情况，还可以检测出齿轮存在缺陷的振动信号。循环均值不具备一定的解调性能，不会很好的分离出多种调制类机械振动的有用信号，因此这一项技

5、术在机械设备故障的诊断中应用不是很广泛。一般情况下都是通过小波分解、幅值的手段分析处理。2、二阶循环统计量的应用。这项技术主要包括的有循环谱密度函数和循环平稳度等。在研究二阶循环统计量的基础之上，我们对比了二阶循环系统统计量的分析和传统方法的比较。第一种分析方法：通过分析故障滚动轴承的振动信号，指出了各自存在的优势和缺陷。循环信号的处理作为一种强大的工具，对于旋转机械的故障判断和分析具有很高的精准度。指出了变速箱的振动信号也具有一定的二阶循环平稳性，这个信号谱的相关密度函数可以有效的识别振动的参数，通过对齿轮箱故障振动的实验，我们得出和验证了这项结论

6、。第二种分析方法：分析包络和统计量谱的密度在故障设备中的区别和联系，研究表明了额循环谱的密度在频率轴承上的显示可以很好的显示出故障的特征。与此同时，还证明了积分谱的密度和包络谱之间的等价关系，从而对包络谱的理论进行补充。循环密度函数方法和平方包络解调方法都可以通过引入的循环平稳信号进行相关的解调。通过试验数据的结果分析，指出平方包络分析中因为构造了一定的解析函数，使得数值平方和循环导致的混叠效应得到了很好的抑制。第三种分析方法：从机械振动信号的角度证明多循环平稳、纯循环平稳的概念，还有就是和周期的过程、平稳过程之间的关系。常见的采样方式有两种：等时间

7、采样和等角度采样。这两种采样方法分别研究了他们的循环的平稳性，得出不一样的循环平稳的条件。文中理论证明了当旋转机械等角度采样得到的振动信号的时候，只要是转速的波动为循环平稳的时候，那么等时间采样的信号也属于循环平稳的信号。鉴于循环平稳在旋转机械中的广泛存在性，应该打破常规的平稳假设，在循环平稳的基础之上研究旋转机械的振动信号更加切合实际。我们以齿轮、内燃机和滚动轴承的三种机械的比较，通过研究旋转机械将平稳的类型非为三类，多循环平稳、简单平稳和准循环平稳，由此形成了初步的平稳模型。第四种分析方法：时变幅值信号的处理方法。在已经给定的时变幅值信号模型的基

8、础之上，我们论证了这个模型具备循环平稳的特征，通过相关的研究得出，时变幅值信号的二阶循环统计量能够有效的分离