机械故障振动信号特征分离和提取的信号处理方法.pdfVIP

维普资讯 第 29卷第 2期 煤 矿 机 械 V01．29No．2 2008年 2月 CoalMineMachine~ n出．2008 缔 故障 ·诊断 聊 机械故障振动信号特征分离和提取的信号处理方法 陈婀娜 (贵州师范大学 机电工程学院，贵阳 550014) 摘 要：在机械故障的振动信号分析诊断中，故障特征信号的分离和提取是最重要和最关键 的步骤之一。针对机械故障振动信号特征周期性和冲击衰减响应特点，论述 了自适应滤波、时频滤 波、自适应信号分解和信号盲分离等方法，并展望这些方法的发展方向。 关键词：机械故障；振动信号；特征分离和提取；信号处理 中图分类号：TP39 文献标志码 ：A 文章编号：1003-0794(2008)02．0197—03 SignalProcessingApproachestoFeatureExtractionandSeparation ofVibration SignalFrom M echanicalFaults CI珏 E—nuo C《ollegeofMechanicalandElcetricalEngin~ g，GuizhouNormalUniversity，Guiynag550014，China) Abstract：Thefeatureextractionandseparationofvibrationsignalsfrom mechanicalfaultsarethemostimpor— tantnadkeystepsinmechna icalvibrationdiagnosis．Brieflyrenewshterecentresearchcontents involvedin hteextractionnad esparation ofmechnaical vibrationperiodicnadimpules responsesignals．Severalmodem signal processingapproachesna dhteirapplicationsarediscussed Th ees approachesincludeadaptivefiltering， time—frequencyfiltering，adaptivesingal decomposition nadblind singal esparation．Someprospects about hteirdevelopmenttrendarerepreesnted． Keywords：mechnaical afult；vibrationsingal；feature extractionnadesparation；singal processing 0 引言 数(如Gabor基)来提取特征，则无法合理地反映周 通常机械振动信号是由多种特征波形叠加构成 期信息。仅靠传统的时域和频域的分析方法已很难 的，其中2种最基本的波形是正弦波组合的周期波 分离和提取信号的特征，更谈不上故障的分析和诊 形和冲击衰减响应波形，这种不同特征的波形共存 断。 给特征提取造成了困难。如果使用基于 Fourier基 随着现代信号处理技术的不断发展，人们希望 元函数的Fourier变换来提取特征，就会 “冲淡”冲击 借助先进的信号处理方法有效地分离和提取机械故 信息。反之，如果用具有时频最优局部化的基元函 障振动信号特征，再对