非平稳信号的分析的技术现状与方法的研究.docVIP

格式No1—2D 型号: 密别: 标记: 版次: 非平稳信号分析的技术现状与方法研究 AXXX-1105-10 共 42 页 北 京 航 空 航 天 大 学 2010年 03月  编 制 单颖春 会 签 会 签 校 对 郜普刚 审 查 何田 审 定 林意洲 标 审 何田 批 准 郜普刚 同 意 审签意见： 发放清单： 工作（计划）代码： 主题词： 序 号 更 改 单 号 更 改 标 记 更 改 页 码 签 名 日 期 目 次 前 言 1 第一章 故障信号的非平稳性 2 第二章 非平稳信号常用的处理方法 4 2.1 非平稳信号的处理方法 4 2.1.1 分段或选段傅里叶变换 5 2.1.2 加Hanning窗转速跟踪分析 5 2.1.3 短时傅立叶变换 5 2.1.4 小波变换 6 2.2 Wigner-Ville分布 7 2.3 奇异值分解方法 8 2.3.1 基于奇异值分解的故障诊断技术现状 9 2.3.2 提取突变信息的奇异值分解方法 10 2.3.3 提取突变信息的改进奇异值分解方法 11 2.3.4 模拟信号提取结果及与改进前的比较 14 2.4 局部均值分解 16 2.5 数学形态学 19 2.6 分数Fourier变换 23 2.6.1 Fourier变换简介 23 2.6.2分数阶Fourier变换的应用 24 第三章 常用非平稳信号处理方法的比较 26 3.1 Fourier变换、短时Fourier变换和小波变换的比较 26 3.2 小波变换与奇异值分解方法的比较 27 3.3 奇异值技术与改进奇异值技术之间的比较 31 3.3.1 J103型模型试验器动静件较重碰摩振动信号 33 3.3.2 柔性转子实验台动静件碰摩振动信号 35 3.4 EMD方法与LMD方法的比较 37 第四章 结论 39 前 言 本报告主要是研究非平稳信号的特性及其在发动机典型故障诊断中的应用特点，从而对不同故障的引起的非平稳性信号处理方法进行选择，并加以改进，达到应用于工程实际的目的。 第一章 故障信号的非平稳性 设备或工程系统在运行中产生的各种信息、被诊断结构系统在激励作用下产生的各种信息，由传感器变换为信号输出。信号中包含有丰富的用来作为故障诊断依据的各种特性参数，同时还伴随着各种各样的噪声，并多半以随机的形式出现。因此为了对系统进行故障诊断，就需要从这些信号中提取出诊断所需的特性参数和确定它的特性曲线。 由于设备或系统在运行过程中产生的各种信息的特性不同，形成了各种不同的诊断技术，每种诊断技术所需要的是与它本身的自然规律相符合的特性参数，所以故障诊断中的信号处理技术可分为温度的信号处理、光学的信号处理、振动的信号处理、声的信号处理和其它的信号处理。其中振动信号处理是最复杂的，包括幅值域分析、时域分析、频域分析和时频域分析，本文研究的特征提取方法都是基于振动信号处理。 根据信号发生过程的特性，信号可分为确定性信号和随机信号。确定性信号可以准确地用一个确定性的时间函数来描述，并可以准确地加以重现。而随机信号不能用确定性的时间函数来描述，也不能准确地加以重现。详细分类和相应的信号处理方法如表1.1所示。 随机信号可以分成平稳随机信号和非平稳随机信号。所谓非平稳随机信号亦即其统计特性是时间的函数。在以设备振动信号为状态参量的设备运行状态检测与故障诊断中，因为设备运行转速的不稳定、载荷的变化以及设备故障产生的冲击、摩擦，导致非平稳与非线性振动的产生。严格地说，许多实际信号都是属于非平稳随机信号，基于平稳过程与线性过程的传统信号处理理论难以发挥作用，这种情况下就需要能处理非平稳与非线性信号的时频分析方法。但是由于受理论条件的限制，在80年代以前，人们对于信号进行分析仅仅局限于平稳的情况，进入80年代以后，随着时频分析理论与应用的发展，对于非平稳随机信号分析与处理的研究逐渐受到人们的广泛关注，并日益发展起来。 振动信号分析作为了解设备运行状态和进行故障诊断的最主要途径，它的主要目标是要寻找一种简单有效的信号变换方法，使得信号所包含的重要信息显示出来，