基于局域均值分解机械故障诊断方法的研究

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1、本人郑所取得的成体已经发表已在文中以学位论本人在根据郑州大或机构送交可以将本学或者其他复或与该学位保密论文在学位论摘要本文在国家自然科学基金(50775208)和河南省教育厅自然科学基金(2008C460003，2006460005)资助下，将局域均值分解(LocalMeanDecomposition，LMD)弓I入到机械故障诊断领域，对基于局域均值分解的机械故障诊断方法进行了深入研究，并取得了创新成果，得到了一些有价值的结论。本论文的主要内容如下：第l章、论述了本课题提出的意义；讨论了时频分析的发展现状及其国内外研究现状；阐述了局域均值分解的发展及在国内外的研究应用现状

2、；提出了本课题的总体框架和创新点。第2章、详细论述了局域均值分解的基本理论、算法和特点，并和经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition，EMD)进行了对比分析。LMD分解可以得到具有明显物理意义的生产函数(productionfunction，PF)分量，能更好地揭示系统的非线性、非平稳特性，鉴于LMD良好的自适应性，将该方法引入到机械故障诊断中，提出了基于LMD的机械故障诊断方法，并给出了实现的主要步骤。仿真研究表明，该方法能很好地自适应性处理非平稳信号，能有效地提取出具有明显的物理意义的瞬时频率分量，不会造成信息的遗失。最后，将提出的方法应用到

3、滚动轴承故障诊断中，通过轴承故障的分析，进一步验证了提出的方法的有效性。第3章、论述TWigner高阶矩谱的定义和算法；针对Wigner高阶矩谱受到交叉项影响的不足，提出了一种基于局域均值分解和Wigner高阶矩谱的机械故障诊断方法，该方法首先对故障信号进行LMD分解，得到具有单分量性质的生产分量，然后从这些生产分量中找出包含原始信号信息的“真实分量”，通过对真实分量求Wigner双谱，然后再进行叠加，便可有效的抑f考fJWigner高阶矩谱交叉项的干扰。仿真结果表明，与直接Wigner两(谱相比较，交叉干扰项得到了有效的抑制，非常好的保持了原信号的性质；与采用Choi．

4、Williams核滤波得到的Wigner双谱相比较，更能真实地再现信号的时频特性。最后，将提出的方法用于轴承的故障诊断，实验结果再次证明了该方法的有效性，提出的方法为Wigner高阶矩谱交叉项的抑制提供了一种新的途径。第4章、论述了盲源分离的的基本理论和基本算法；结合LMD和BSS各自的摘要特点，提出了一种基于LMD的机械故障欠定盲源分离方法，在提出的方法中，利用LMD对观测信号进行分解，得到一系列的生产函数分量，将所得到的生产函数分量和原观测信号组成新的观测信号，然后，对构成的新观测信号进行白化处理和联合近似对角化，得到源信号的估计。仿真结果表明，提出的方法优于传统时频

5、域的盲源分离方法，能有效地处理非平稳信号的欠定盲分离。最后，将提出的方法应用到滚动轴承的混合故障分离中，实验结果进一步验证了该方法的有效性。第5章、将局域均值分解(LMD)、包络分析和支持向量机(SVM)相结合，提出了基于LMD包络谱和SVM的滚动轴承故障诊断方法，该方法先对滚动轴承振动信号进行分解，得到一系列的PF分量，然后，再对前面几个PF分量进行络分析，从包络谱中提取特征幅值比作为特征向量输入到SVM分类器中进行识别。实验结果表明，提出的方法是有效的，可以有效地识别滚动轴承的不同故障。第6章、对本文的工作进行了总结，并对下一步要进行的工作进行了展望。关键词：故障诊断

6、，局域均值分解，时频分析，Wigner高阶矩谱，盲源分离，包络分析，支持向量机，模式识别IIAbstractThisdissertationissupportedbytlleNationalNaturalScienceFoundationofCIlina(No．：50775208)andNaturalScienceFoundationofEducationDepartmentofHenanProvince(No．：2006460005，2008C460003)．T11ispaperintroducesLocalMeanDecomposition(LMD)intothefi

7、eldofmechanicalfaultdiagnosis，andhasmadethoroughresearchinthemechanicalfaultdiagnosismethodbasedonLMD，andachievedsomeinnovations．Themaincontentsofthispaperareasfollows：Inchapterone，thesubjectisproposed，anditssignificanceisdiscussed．Thenthedevelopmentandapplicationst