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机械系统故障特征信息提取的独立分量分析方法研究

作　者: 张朝众
导　师: 胡茑庆
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 故障特征提取 盲源分离 独立分量分析 语音信号分离 实验测试 轴承故障特征
分类号: TH17
类　型: 硕士论文
年　份: 2003年
下　载: 395次
引　用: 7次
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内容摘要


在故障诊断的发展过程中，人们发现最重要、最关键而且也最困难的问题就是故障特征信息提取。这是故障诊断中的瓶颈问题，直接关系到故障诊断的准确率和故障早期预报的可靠性。因此，为了从根本上解决故障特征信息提取这个关键问题，必须借助于信息处理、特别是现代信号处理的理论方法和技术手段，探索故障特征信息提取的途径，发展新的故障诊断理论和技术。 本文正是在以上基础上，结合现在比较新颖、实用的盲源分离技术中的独立分量分析(ICA)技术，开展了机械系统中故障特征提取的尝试性工作，主要的研究内容包括： (1) 介绍和分析了独立分量分析方法的原理和各种流行的实现算法，以及各自特点； (2) 利用比较实用的快速算法FastICA进行了实验仿真和语音信号的分离工作，验证了算法的有效性； (3) 分析了滚动轴承的常见失效模式和常用的故障诊断方法，并以滚动轴承为对象，以振动诊断法为手段，构建了测试系统平台，模拟轴承在实际工作中可能出现的一些故障； (4) 应用独立分量分析方法，对轴承各种故障情况下的数据进行分析；对采集得到的数据进行了各种适当的预处理和后处理，研究了算法在各种情况下的适用性。 实验结果证明，独立分量分析方法在轴承的故障特征信号提取中是有效的。该方法对机械系统的早期故障诊断具有重要意义。

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中图分类: > 工业技术 > 机械、仪表工业 > 机械运行与维修
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