基于分數(shù)階時頻分析的機械故障診斷方法研究.pdf

1、本論文是在國家自然科學基金（51261024,51075372,51265039,50775208），國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFF0203000)、機械傳動國家重點實驗室開放基金(No.SKLMT-KFKT-201514）和江西省教育廳科技計劃項目(No.GJJ12405， No.GJJ150699）資助下展開研究，利用分數(shù)階Fourier變換具有的獨特特點，將基于Fourier變換的傳統(tǒng)信號處理方法推廣到分數(shù)階Fourier變

2、換領(lǐng)域，提出了一些行之有效的分數(shù)階非平穩(wěn)信號處理方法，分數(shù)階小波變換、分數(shù)階 S變換、分數(shù)階廣義 S變換、分數(shù)階局部均值分解等方法，并將之應用在旋轉(zhuǎn)機器故障診斷中，取得了比較好的創(chuàng)新性成果。本文主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面：
　　第1章，闡述了課題研究的背景和研究意義，論述了時頻分析方法的國內(nèi)外現(xiàn)狀，這里，主要從基于核函數(shù)的時頻分析、基于信號分解的時頻分析、參數(shù)化時頻分析的三方面加以論述。同時，還論述了現(xiàn)有的時頻分析方法在機械故障

3、診斷中的應用現(xiàn)狀，在此基礎(chǔ)上，提出了本文所研究的內(nèi)容以及對現(xiàn)有內(nèi)容的創(chuàng)新之處。
　　第2章，論述了分數(shù)階小波變換的定義、性質(zhì)和算法，在此基礎(chǔ)上，提出了基于分數(shù)階小波變換的機械故障診斷方法，并與傳統(tǒng)小波變換進行了對比研究。該方法結(jié)合了小波變換和分數(shù)階Fourier變換各自的優(yōu)點，同時摒棄了各自的缺點，在分析中加入了一個可調(diào)節(jié)變量即分數(shù)階階數(shù)，使得該方法對非平穩(wěn)信號的分析更加靈活。仿真研究表明，分數(shù)階小波變換優(yōu)于傳統(tǒng)的小波變換，在對信

4、號的濾波方面具有優(yōu)勢。最后，將提出的方法應用到轉(zhuǎn)子碰磨故障中，實驗結(jié)果驗證了提出方法的有效性。
　　第3章，論述了標準S變換的定義、算法及性質(zhì)，本章將標準S變換和分數(shù)階Fourier變換結(jié)合，構(gòu)造了分數(shù)階S變換，給出了分數(shù)階S變換的定義式子和算法，并與標準S變換進行對比分析。該方法將S變換和分數(shù)階Fourier變換各自的優(yōu)點進行了結(jié)合，就能根據(jù)信號的特點來選擇合適的分數(shù)階階數(shù)，從而做到對信號進行準確的分析。仿真結(jié)果表明，分數(shù)階 S

5、變換具有明顯的優(yōu)勢，不僅能反映信號的頻率結(jié)構(gòu)，而且得到了著比標準 S變換更高的時頻分辨率。最后，將提出的方法應用到滾動軸承故障診斷中，實驗結(jié)果進一步驗證了提出的方法的有效性。
　　第4章，論述了廣義S變換的定義、算法及性質(zhì)，類似分數(shù)階S變換的定義，構(gòu)造了分數(shù)階廣義 S變換，給出了分數(shù)階廣義 S變換的定義和算法，并與標準S變換、廣義S變換進行對比分析。該方法充分吸收了廣義S變換和分數(shù)階Fourier變換各自的優(yōu)點，并將兩者的優(yōu)點進行

6、了融合，使得分數(shù)階廣義 S變換能靈活的對非平穩(wěn)信號進行分析。仿真結(jié)果表明，分數(shù)階廣義S變換具有明顯的優(yōu)勢，不僅能反映信號的頻率結(jié)構(gòu)，而且得到了比標準S變換、廣義S變換更高的時頻分辨率。最后，將提出的方法應用到滾動軸承故障診斷中，實驗結(jié)果進一步驗證了提出的分數(shù)階廣義S變換的有效性。
　　第5章，結(jié)合局部均值分解和分數(shù)階Fourier變換的各自優(yōu)點，構(gòu)造了分數(shù)階局部均值分解，給出了其定義和算法，在此基礎(chǔ)上，提出了基于分數(shù)階 LMD的W