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时间:2019-03-13
《基于改进lcd的wvd算法及其在故障诊断中应用的试验研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、硕士学位论文MASTER′SDISSERTATION论文题目基于改进LCD的WVD算法及其在故障诊断中应用的试验研究作者姓名马昂学科专业化工过程机械指导教师郭奇教授2015年5月中图分类号:TH17学校代码:10216UDC:621密级:公开工学硕士学位论文基于改进LCD的WVD算法及其在故障诊断中应用的试验研究硕士研究生:马昂导师:郭奇教授申请学位:工学硕士学科专业:化工过程机械所在单位:环境与化学工程学院答辩日期:2015年05月授予学位单位:燕山大学ADissertationinChemicalProcessMachineryAPPLICATIONANDEXPERIMENTRESE
2、ARCHOFWVDBASEDONIMPROVEDLCDMETHODINTHEFAULTDIAGNOSISbyMaAngSupervisor:ProfessorGuoQiYanshanUniversityMay,2015-III-燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《基于改进LCD的WVD算法及其在故障诊断中应用的试验研究》,是本人在导师指导下,在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作
3、者签字:日期:年月日燕山大学硕士学位论文使用授权书《基于改进LCD的WVD算法及其在故障诊断中应用的试验研究》系本人在燕山大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归燕山大学所有,本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解燕山大学关于保存、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本,允许论文被查阅和借阅。本人授权燕山大学,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文,可以公布论文的全部或部分内容。保密□,在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密□。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名:日期:年月日导师签名:日期:年月日摘
4、要旋转机械故障诊断能够为设备的安全提供必要保障。故障振动信号的时频分析,是故障诊断中的重要手段。振动信号特征提取是关键所在,在众多方法中,自适应时频分析的研究越来越受到关注。局部特征尺度分解(LocalCharacteristic-scaleDecomposition,LCD)发展经历的时间很短,但该方法在计算效率及分量准确性上优势明显。另外,Wigner-Ville分布(WVD)优良特性突出,具有能量聚集性高、时频分辨率高及时变特性良好等优点,被广泛应用于信号分析与处理领域。但是,WVD分布计算过程不满足可加性,将产生交叉项,影响了该方法的工程实际应用价值。针对上述问题,本文提出了基于
5、改进LCD与WVD结合抑制WVD分布交叉项的算法。首先,本文对旋转设备常见故障机理与频率特征做了研究,并用试验设备进行模拟,为以后的故障信号分析打下基础。深入研究LCD基本理论,并与经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)、固有时间尺度分解(Intrinsictime-scaledecomposition,ITD)做对比研究以证明LCD方法的优越性。针对LCD方法分解过程中信号失真、能量泄漏现象,本文提出了基于三次B样条插值(CubicB-SplineInterpolation,CBI)改进的LCD方法。将改进后的LCD方法应用到模拟仿真信号、试验振动
6、信号处理分析中,证明了此方法的有效性。其次,研究了WVD分布的基本理论及性质,对其交叉项的产生原因做了分析,有文献表明没有交叉项的WVD分布是不存在的。本文从抑制交叉项的思路出发提出了基于改进LCD的WVD分布,该方法将信号用改进LCD分解为近似单分量信号,再对各分量求WVD分布,最终求和得到原信号的WVD分布。模拟仿真信号与试验振动信号的分析结果表明,本文方法能够成功抑制WVD交叉项。最后,将此方法与传统WVD方法、传统LCD与WVD分布结合方法及EMD与WVD分布结合方法进行对比。结果证明本文提出的方法在抑制交叉项成分方面效果更好。燃气轮发电机故障实例分析表明了方法的有效性,该工程实
7、例分析也证明了本文方法能够应用于工程实际的旋转设备故障诊断中。关键词:Wigner-Ville分布;局部特征尺度分解;三次B样条插值;交叉项;故障诊断-V-AbstractRotatingmachineryfaultdiagnosisisabletoprovidenecessarysupportforthesafetyoftheequipment.Thetime-frequencyanalysisofFaultvibrationsi
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