基于关联积分的非线性降噪和故障诊断技术

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1、第37卷 第11期西 安 交 通 大 学 学 报Vol.37 №112003年11月JOURNALOFXI′ANJIAOTONGUNIVERSITYNov.2003基于关联积分的非线性降噪和故障诊断技术靳伍银,徐健学(西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室,710049,西安)摘要:基于交叉关联积分算法,利用重叠滑动窗口对非平稳信号进行分段比较,给出了一种故障诊断和预报的方法.对滑动窗口中的一维非平稳测量信号,首先采用正向过阈值变换的方法,将原始测量信号转变为完全包含系统固有信息的间期时间序列,并用延时嵌入的相空间重构方法,对间期时间序列进行相空间重构,从而实现系统固有动力学

2、特性的再现;与此同时对测量信号进行非线性复合消噪处理;最后通过检测各滑动窗口相对基准窗口的关联积分的变化,对系统故障进行诊断和预报.实例结果表明,此故障诊断方法具有准确率高、实时性等优点,可望用于大型、复杂系统的故障诊断.关键词:故障诊断;关联积分;非线性降噪;非线性时间序列中图分类号:TP206 文献标识码:A文章编号:0253-987X(2003)11-1167-04TechniqueforNonlinearDenoiseandFaultDiagnosisBasedonCross2CorrelationIntegralJinWuyin,XuJianxue(StateKeyLab

3、oratoryofMechanicalStructuralStrengthandVibration,Xi′anJiaotongUniversity,Xi′an710049,China)Abstract:Atechniqueisproposedfordiagnosingandpredictingfaultsbasedonthealgorithmofcross2correlationintegralandthecomparisonoftheunstablesignalsbyusingoverlappingslidingwindows.Foreachslidingwin2dow,thes

4、ignalisfirstlytransformedtopurephaseinformationbytakingthesequenceoftimeintervalsunidirec2tionallyacrossthethreshold.Furthermore,thetimeintervalsareusedforreconstructingthesystem’soriginalphasespacedynamicalinformationbywayofthedelayembeddingreconstruction.Finally,withthesestepstoreducenoisein

5、fluence,thesystemfaultsarediagnosedandpredictedbytestingthevariationofvaluesofcross2correlationintegral.Thecomputationalresultsshowthatthetechniqueisreliableandreal2time,anditcouldbeexpectedtobeappliedtothediagnosisoflargecomplexequipment.Keywords:faultdiagnosis;correlationintegral;nonlinearde

6、noise;nonlineartimeseries  系统在故障状态或临界故障状态下,通常都会号进行非线性复合降噪处理,然后通过观察各滑动[1]表现出强烈的非线性特征,因此以非线性系统理窗口相对基准窗口的关联积分的变化,对系统故障论为基础的新的故障诊断方法与以往的故障诊断方进行预报和诊断.该方法可以有效地应用于大型、[2]法相比,具有本质上的优势.近年来,随着非线复杂系统的故障诊断.性科学的发展,人们对以非线性理论为基础的故障1 非平稳信号的非线性消噪诊断方法和算法,以及非线性降噪技术进行了广泛[2~9]的研究.本文首先采用过阈值和延时嵌入的相1.1 过阈值消噪空间重构方法,对滑动

7、窗口中的一维测量非平稳信传统的消噪处理方法之一就是采用频谱分析方收稿日期:2003-02-26. 作者简介:靳伍银(1969~),男,博士生;徐健学(联系人),男,教授,博士生导师.基金项目:国家自然科学基金资助项目(30030040;10172067).©1995-2004TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved.1168西 安 交 通 大 学 学 报                   第37卷 法,

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