基于概率幅值解調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)，江西省教育廳科技計劃項目(No.GJJ12405)，機械傳動國家重點實驗室開放基金(No.SKLMT-KFKT-201514)、江西省教育廳科技計劃項目(No.GJJ12405)和廣東省數(shù)字信號與圖像處理技術重點實驗室(No.2014GDDSIPL-01)資助下，基于概率幅值解調算法的獨特優(yōu)勢，將其引入到機械故障診斷中，提出了基于概率幅

2、值解調的機械故障診斷方法，并進行了仿真和實驗研究，取得了非常好的創(chuàng)新性成果。本文主要內(nèi)容包括以下幾個方面：
　　1.論述了概率幅值解調引入到機械故障診斷中的必要性和研究意義，綜述了機械故障診斷中的解調方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，詳細論述了概率幅值解調的基本思想，在此基礎上，給出了本論文的研究內(nèi)容和主要創(chuàng)新點。
　　2.論述了簡單概率幅值解調的原理和算法，該方法使用概率理論，將解調看成一個推理問題，利用已有的先驗知識對不確定性問題進

3、行推理，達到推理解調的目的。在此基礎上，提出了基于概率幅值解調的機械故障診斷方法，并進行了仿真和實驗研究。仿真結果表明，提出的方法對調幅調頻信號具有很好的處理能力，能夠有效地分解出調幅調頻信號的調制頻率。與傳統(tǒng)的希爾伯特包絡解調方法比較，提出的方法具有明顯的優(yōu)勢，提出的方法解調出來的包絡線與原信號的擬合程度明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的希爾伯特包絡解調方法。最后，將提出的方法應用到驅動端滾動軸承故障診斷中，實驗結果表明，提出的方法是有效的，能有效地提取

4、出滾動軸承故障特征。
　　3.論述了高斯過程概率幅值解調的原理和算法，該方法是對簡單概率幅值解調的拓展。首先，該方法能夠恢復調制信號缺失的部分，使用最大后驗概率進行推理，并使用快速傅里葉變換提高計算速度。此外，高斯過程概率幅值解調將快速傅里葉變換、最大后驗概率和蘭索斯算法三者結合在一起推導出原始包絡線最大后驗概率上的拉普拉斯近似誤差線，有效地計算最大后驗概率。最后，該方法使用近似極大似然獲取模型中所有的自由參數(shù)。仿真結果表明，提出

5、的方法對調幅調頻信號具有很好的處理能力，能夠有效地分解出調幅調頻信號的調制頻率。最后，將提出的方法應用到驅動端滾動軸承故障診斷中，實驗結果表明，提出的方法是有效的，同樣也能有效地提取出滾動軸承故障特征。
　　4.論述了級聯(lián)解調的原理和算法，該方法以簡單概率幅值解調為框架，同時在每一級的解調中使用高斯過程概率幅值解調得到各級的子包絡線。機械故障信號往往在多個時間尺度上解調，而簡單概率幅值解調和高斯過程概率幅值解調只能解調包含一個時間

6、尺度的信號，而級聯(lián)解調能夠解調包含多個時間尺度的機械故障信號，因此，該方法實用性更強，適應的范圍也更加廣。該方法能夠對所有的變量做出估計，獲取解調的多個時間尺度，同時，裁剪掉最高層不必要的包絡線。和其它概率幅值解調方法不同的是，級聯(lián)解調的最終分解結果是若干個時間尺度不同的包絡線和一個快速變化的載波，其中，載波是所有分解結果中變化最快的。仿真結果表明，提出的方法對包含多個時間尺度的非平穩(wěn)信號具有很好的處理能力，能夠分解出若干個不同時間尺度

7、的子包絡線和一個載波，并裁剪掉最高層沒有意義的子包絡線。最后，將提出的方法應用到驅動端滾動軸承故障診斷中，實驗結果表明，提出的方法是有效的，能有效地提取出滾動軸承故障特征。
　　5.論述了互頻率概率幅值解調的原理和算法，該方法是對簡單概率幅值解調的拓展。在已有的概率幅值解調模型中，每個濾波器的解調是相互獨立的，而機械故障信號的調制通常在不同頻率通道相關聯(lián)，該方法利用不同頻率通道之間的依存關系，在不同子頻帶的解調之間模擬依存關系，給