信号同步平均阵图和自适应中值滤波方法及其在机械故障诊断中的应用

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1、上海交通大学硕士学位论文信号同步平均阵图和自适应中值滤波方法及其在机械故障诊断中的应用姓名：贺恩华申请学位级别：硕士专业：机械电子工程指导教师：朱利民20060216上海交通大学硕士学位论文摘要信号同步平均阵图和自适应中值滤波方法及其在机械故障诊断中的应用摘要信号处理是机械故障诊断中的关键技术起着对检测信号进行加工变换从中提取出敏感的故障征兆的重要作用机械故障诊断中面临大量的特殊信号如滚动轴承故障信号是一个具有调制特征的高频周期衰减信号如何有效的提取微弱故障信息已成为该领域中急待解决的关键问题之一为了有效的提取出机械故障信号的特征论文在研究传统信号处理方法的基础上提出了若干

2、种新颖的信号分析方法做了以下几方面的工作1.模拟和分析了滚动轴承外圈故障内圈故障和滚动体故障三种情况下信号模型及信号特征以滚动轴承故障信号为研究对象分析了两种常规的信号处理方法包络解调法和短时傅立叶变换法的步骤适用条件及效果2研究了时域平均也叫同步平均的基本原理及周期估计误差对时域平均处理效果的影响提出了一种新的信号处理方法时域平均波谱阵图方法给出了提取感兴趣周期信号的两个判据残差法和能量法时域平均波谱阵图方法能够分别用于周期信号的提取和检测I上海交通大学硕士学位论文ABSTRACTSYNCHRONOUSAVERAGESCANNINGANDADAPTIVEWEIGHTEDM

3、EDIANFILTERINGOFVIBRATIONWITHAPPLICATIONTOMACHINEFAULTDIAGNOSISABSTRACTSignalprocessingisakeytechniqueinthefieldofmechanicalfaultdiagnosis.Itplaysanimportantroleontransformingthemeasuredsignalandextractingthesensitivesymptomofthefault.Therearemuchkindsofspecialsignalonmachinefaultdiagnosis

4、suchasthefaultsignaloftherollingelementbearing,whichisakindofdemodulatedperiodichighfrequencydecayingsignal.Howtoefficientlyextracttheweakfaultsymptombecomeoneofthecrucialproblemstoberesolved.Inordertoextractthesymptomofthefaultsignalefficiently,somenewkindsofsignalprocessingarestudiedinth

5、emasterthesis.Themaincontentsofthethesiscanbesummarizedasfollow.1.Analysedthecharacteristicofthefaultsignaloftherollingelementbearingwithfaultonouterace,interaceandrollingelementwithenvelopesignaldemodulationandShortTimeFourierTransformation(STFT).Discussedthesteps,preferredconditionandres

6、ultofthistwokindsofgeneralwayusedfordiagnosistherollingelementbearing.2.Studiedthefoundationaltheoryoftimedomainaveraging(alsocalledsynchronousaveraging)andtheeffectaffectedbytheevaluatederroroftheperiod.Anovelsignalanalysistechniquecapableofextractingorexaminingperiodicsignalsfromnoisydis

7、crete-timeobservationscalledtimedomainaveragescanningispresented.Twocriterionusedforextractingperiodicsignalfromthetwodimensiongrayimageareproposed.3.Amethodologyforthedesignofageneralcombfilterisproposed,anditisdemonstratedthatthetraditionaltimedomainaveragin