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基于预测模型及EMD的故障异响信号提取方法研究

作者：林洁晗 Publish: 2007-8-6 Hits:-

【中文题名】

基于预测模型及EMD的故障异响信号提取方法研究

【英文题名】

The Extraction of Engine's Fault Noise Based on the Predicted Module and EMD

【学科专业】

控制理论与控制工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-8-6

【中关键词】

混沌建模,Lyapunov指数,局域预测,经验模态分解,信号提取,

【英关键词】

【分类导航】

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【论文摘要】

本文研究了基于混沌理论建立预测模型的方法,其中包括Lyapunov指数预测,首先通过对发动机的声响信号进行傅立叶变换进行频域分析、主分量(PCA)分析、最大Lyapunov指数的混沌性判别来对发动机工作声响信号特点进行了全面的分析,通过验证其混沌性,采用GP算法对发动机实测信号进行相空间重构,计算其最大Lyapunov指数来建立预测模型,实现了发动机异响信号的分离。在此基础上系统学习了基于局域预测理论的混沌建模,通过对零阶局域预测方法的改进,寻找预报中心点的k个临近点,并引入距离不同临近点具有不同权重的概念,应用加权最小二乘来拟和参数,对预测模型进行局部非线性化处理,实现了一阶加权局域法的预测,并通过Duffing混沌序列和实测发动机声响信号进行仿真实验,取得了满意的效果。本文了借鉴了已成功应用在振动信号分析中的经验模态分解方法,依据任何信号由不同的固由简单振动模态组成的概念,将由混沌信号和谐波信号组合而成的复杂信号分解为不同的内在模态函数,并从中分解出谐波信号。经过分析,发动机工作声响信号具有类似振动信号的特点,成功的将淹没在发动机工作声响信号中的正弦信号分离出来,为进一步对异...

【论文题纲】

提要	4-7
第一章绪论	7-15
1.1 发动机异响信号提取的意义	7-8
1.1.1 理论意义	7-8
1.1.2 异响信号分析涉及到的问题	8
1.2 声学诊断技术	8-9
1.3 研究现状	9-11
1.4 异响故障诊断系统流程图	11-12
1.5 本文所要解决的问题	12-15
1.5.1 信号提取的难点及意义	12-13
1.5.2 系统框图	13
1.5.3 本文采用的主要方法	13-15
第二章发动机声响信号特性分析	15-26
2.1 序言	15
2.2 发动机声响信号频谱分析	15-17
2.3 基于PCA 方法的发动机声响信号分析	17-21
2.3.1 PCA 原理	17-19
2.3.2 算法介绍	19-21
2.4 基于最大Lyapunov 指数的混沌信号判别	21-25
2.4.1 混沌动力系统	21
2.4.2 Lyapunov 指数基本概念	21-22
2.4.3 基于小数据量法的Lypunov 指数计算	22-25
2.5 本章小结	25-26
第三章发动机工作声响信号相空间重构	26-38
3.1 序言	26
3.2 时间序列重构基本原理	26-27
3.3 混沌时间序列的相空间重构	27-29
3.4 基于GP 算法重构相空间	29-31
3.5 特征量的计算	31-37
3.5.1 时间延迟τ的确定	31-33
3.5.2 Kolmogorov 熵的计算	33-37
3.6 本章小节	37-38
第四章基于 Lyapunov 指数预测的发动机异响信号提取	38-43
4.1 序言	38
4.2 混沌时间序列预测原理	38
4.3 模型预测算法	38-39
4.4 仿真实验结果	39-41
4.5 本章小结	41-43
第五章基于局域预测的发动机异响信号提取	43-53
5.1 序言	43
5.2 局域法预测	43-44
5.3 零阶局域法原理及仿真结果	44-46
5.4 一阶加权局域预测法原理	46-47
5.5 仿真试验结果	47-51
5.6 本章小结	51-53
第六章基于经验模态分解的发动机异响信号提取	53-67
6.1 序言	53
6.2 原理介绍	53-57
6.2.1 瞬时频率	53-54
6.2.2 固有模态函数与Hilbert 变换	54-55
6.2.3 Hilbert 谱	55-56
6.2.4 Hilbert-Huang 变换的有效性和先进性	56
6.2.5 Hilbert 变换中的关键问题	56-57
6.3 经验模态分解算法	57-59
6.3.1 算法介绍	57-58
6.3.2 Hilbert 变换算法流程图	58-59
6.4 仿真试验结果	59-66
6.4.1 仿真试验1	59-62
6.4.2 仿真试验2	62-66
6.5 本章小结	66-67
第七章结束语	67-69
参考文献	69-73
摘要	73-76
ABSTRACT	76-79
致谢	79

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388715



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