基于噪声分析的机械故障诊断方法研究

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1、基于噪声分析的机械故障诊断方法研究摘要基于噪声分析的机械故障诊断方法可以非接触地获得机械信号，适用于众多不便于使用振动传感器的场合，如某些高温、高腐蚀环境，是一种常用而有效地故障诊断方法。但在实际应用中，由于不相干噪声和环境噪声的影响，我们需要的待测信号往往被淹没在这些混合噪声中，信号的信噪比较低。盲源分离作为数字信号处理领域的新兴技术，能利用观测信号恢复或提取独立的各个机械信号，在通讯、雷达信号处理、图像处理等众多领域具有重要的实用价值及发展前景，已经成为神经网络学界和信号处理学界的热点研究课题

2、之一。本文分析总结了盲源分离技术的相关研究现状，对盲源分离的原理、算法、相关应用作了探讨和研究。并就汽轮机噪声问题运用了盲源分离技术进行机械故障诊断，试验表明，该方法能将我们需要的故障信号从混合信号中分离出来，成功实现汽轮机部件的故障诊断。关键词：声信号，机械故障诊断，独立分量分析InvestigationofMechanicalFaultDiagnosisBasedonNoiseAnalysisAbstractYoucanobtainanon-contactmethodofmechanicalf

3、aultdiagnosisbasedonnoiseanalysisofmechanicalsignals,notsuitableformanyoccasionstofacilitatetheuseofvibrationsensors,suchascertainhightemperature,highlycorrosiveenvironment,isacommonandeffectivefaultdiagnosismethod.However,inpractice,theeffectsofnoise

4、andextraneousambientnoise,thesignalundertestoftenneedtobesubmergedinthemixednoise,lowersignaltonoiseratio.  Blindsourceseparationasanemergingfieldofdigitalsignalprocessingtechnologytotakeadvantageoftheobservedsignalrecoveryorextractionofvariousmechani

5、calsignalsindependentlyinmanycommunications,radarsignalprocessing,imageprocessinghasimportantpracticalvalueanddevelopmentprospects,hasbecomeaneuralnetworkoneofthehotresearchtopicinacademiccirclesandsignalprocessing.  Inthispapersummarizestheresearchst

6、atusofblindsourceseparationtechniques,theprinciplesofblindsourceseparationalgorithms,relatedapplicationsandresearchwerediscussed.Turbinenoiseproblemsandtousetheblindsourceseparationtechniquesformechanicalfaultdiagnosis,testsshowedthatthemethodweneedfa

7、ultsignalcanbeseparatedfromthemixedsignal,faultdiagnosisofsteamturbinecomponentssuccessfully.KeyWords：MechanicalFaultDiagnosis，IndependentComponentAnalysis目录1绪论1.1选题背景1.2国内外研究发展现状1.2.1机械故障诊断技术发展现状1.2.2声学故障诊断发展现状1.2.3盲源分离技术发展现状1.3课题研究内容及意义2噪声分析和采集2.1声学

8、概念2.2噪声的主要参数2.2.1声压2.2.2声强2.2.3声功率2.3噪声的采集2.3.1传声器2.3.2声级计2.4故障的噪声识别方法3盲源分离算法原理3.1独立性3.2盲源分离算法概述3.2.1JADE法3.2.2四阶盲辨识法(FOBI)3.2.3信息极大法(Infomax)3.3预处理3.3.1中心化3.3.2基于主分量的球化4实验5总结与展望5.1总结5.2展望参考文献致谢1绪论1.1选题背景设备异常和故障信息一般以机械的状态信号为载体，机械故障诊断的一个重要步骤就是采