基于非線性分析的故障特征提取及識別方法研究.pdf

1、為有效提取故障信號特征，實現設備故障診斷與識別，本論文以滾動軸承和齒輪為研究對象，開展了基于隨機共振和混沌振子的非線性故障特征提取方法及基于改進局部保持投影的故障模式識別方法研究。具體內容如下:
　　(1)研究了基于隨機共振的非線性故障特征提取方法。針對隨機共振方法只適合于處理低頻率信號成分的問題，引入了移頻變尺度隨機共振，通過頻率移動和尺度變換將特征頻率成分轉換為滿足隨機共振要求的低頻率成分。針對隨機共振的系統(tǒng)結構參數難以確定的

2、問題，提出了基于粒子群優(yōu)化的移頻變尺度隨機共振方法，將能量比設置為適應度函數，通過粒子群算法對隨機共振的結構參數進行尋優(yōu)，從而得到最優(yōu)的隨機共振輸出信號。將所提出的方法應用于滾動軸承典型故障信號的特征提取，結果表明經該方法處理后信號的信噪比有了明顯的提升。
　　(2)研究了基于混沌振子的非線性故障信號檢測方法。提出了一種混沌振子策動力臨界值的確定方法，該方法首先計算出不同策動力下混沌振子輸出相圖中原點附近的相點的個數，然后找到相點

3、個數的突變點，突變點處的策動力的值即為策動力的臨界值，仿真信號驗證了該方法的有效性。將基于該方法的混沌振子檢測法應用于滾動軸承外圈、內圈和滾動體等典型故障信號檢測，結果表明該方法能夠有效地檢測軸承故障信號。
　　(3)研究了基于局部保持投影的故障模式識別方法。針對傳統(tǒng)的局部保持投影沒有有效利用樣本類別信息而造成的聚類效果不佳的缺點，提出了一種基于類別信息的改進的局部保持投影算法，改善了聚類效果。基于改進的局部保持投影，提出了一種故