信号瞬态成分稀疏表示方法及其机械故障特征提取应用研究

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1、SOOCHOWUNIVERSITY学位论文_ii论文题目信号瞬态成分稀疏表示方法及其机械故障特征提取应用研究研究生姓名變薇指导教师姓名朱忠奎专业名称测试计量技术及仪器研究方向信号处理与故障特征提取论文提交日期2015年4月苏州大学学位论文独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研宄工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任

2、。挝4论文作者签名曰Ja>n.苏州大学学位论文使用授权声明本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定，即：学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献信息情报中心、中国科学技术信息研究所（含万方数据电子出版社)、中国学术期刊（光盘版）电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。涉密论文口本学位论文属在年^_月解密后适用本规定。非涉密论文g论文

3、作者签名：格务日期：导师签名：曰期：^信号瞬态成分稀疏表示方法及其机械故障特征提取应用研究中文摘要信号瞬态成分稀疏表示方法及其机械故障特征提取应用研究中文摘要机械、运载、能源、冶金、石化、国防等国民经济行业中的关键机械设备的运行状况直接关系着国民经济的正常运作与健康稳定地发展。机械设备中的核心零部件由于长期处于疲劳、高温等恶劣环境，会不可避免的发生失效。对这些关键零部件实施故障特征提取，对判断零部件故障形式，保证设备安全可靠地以最优状态运行，避免重大事故的发生，具有重要的意义。在国家自然科学基金项目“稀疏框架下信号瞬态成分提取及其机械故障预示研究”（项

4、目批准号：51375322）资助下，本论文以旋转机械设备关键零部件滚动轴承和齿轮的故障特征提取为检测目标，研究并提出了一种新的故障特征提取方法——基于稀疏表示的瞬态特征提取方法，并针对与其相关的问题进行了理论研究和应用研究。分析故障机理是开展故障特征提取的前提，在阐述了滚动轴承和齿轮故障失效形式的基础上，本论文分析了滚动轴承和齿轮在发生局部故障时振动信号的特点；阐述了信号稀疏表示理论及其关键步骤，保证了进行信号特征稀疏表示的理论基础；揭示了故障振动信号具有“瞬态性”和“稀疏性”的本质特征，引入了稀疏表示对故障振动信号进行特征提取，并提出了稀疏表示策略。

5、过完备表示字典的构造是进行信号稀疏表示的关键问题之一。恒定转速工况下，针对关键零部件滚动轴承、齿轮在发生局部故障时其振动信号的特点，本论文提出了适应信号特征的过完备小波字典的构造方法。利用相关滤波法计算最优匹配小波原子，并提出了利用时间参数平移构造过完备小波字典的方法，保证了表示字典与信号的相似度。稀疏表示模型中目标函数的求解是进行信号稀疏表示的另一个关键问题。针对目标函数中数据保真项的优化，本论文提出了优化目标函数数据保真项的瞬态成分稀疏表示方法。通过数值仿真实验验证了本文所提方法的有效性，并研究了所提方法中拉I中文摘要信号瞬态成分稀疏表示方法及其机

6、械故障特征提取应用研究格朗日乘子和惩罚因子对稀疏表示结果的影响，分析了稀疏表示解的存在性与唯一性。对实际采集的滚动轴承和齿轮在发生局部故障时的振动信号进行了应用研究，验证了本文所提方法对滚动轴承和齿轮故障特征提取的有效性和适用性。针对目标函数中惩罚项的优化，本论文提出了优化目标函数惩罚项的瞬态成分稀疏表示方法。设计了一般形式的二次严格凸函数，为优化算法的实现提供了保证。通过数值仿真验证了所提方法的有效性和优越性，探讨了不同信噪比下该方法稀疏表示瞬态成分的能力。对实际采集的滚动轴承和齿轮在发生局部故障时的振动信号进行了应用研究，验证了本文所提方法对滚动轴

7、承和齿轮故障特征提取的有效性和适用性。本论文基于稀疏表示理论对故障振动信号特征提取进行研究，确定了两种旋转机械设备关键零部件在局部故障下的特征提取的稀疏表示方法，对旋转机械故障特征提取与故障诊断有一定的理论和实用意义。关键词：瞬态成分，稀疏表示，小波，故障，特征提取，轴承，齿轮作者：樊薇指导老师：朱忠奎教授IISparseRepresentationofSignalTransientsanditsApplicationinMachineryFaultFeatureExtractionAbstractSparseRepresentationofSigna

8、lTransientsanditsApplicationinMachineryFaultFea