多故障源混合信息的特征分离与精确辨识

张建宇; 王国峰; 杨洋

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多故障源的耦合问题,一直以来都是诊断领域面临的最大难题之一,能否实现多源信号解耦将直接影响故障诊断的准确性。在信源卷积混合的前提下,以多通道反卷积理论为基础,首先研究多故障源混合信息的特征分离方法。接着借助卷积混合后的仿真信号,研究反卷积系统的关键参数——初始滤波器长度对分离效果的影响。进而提出一种自适应的多源信息分离方法。为了确定分离系统的输入通道数量,基于小波分析与奇异值分解完成信号的源数估计;再通过设定滤波器长度的迭代区间,计算出不同参数下分离系统输出信号的时域指标,并自动选取最佳长度使得分离结果最优。最后,经滚动轴承的复合故障实验和多故障并发的工程数据验证,表明该方法在设定的滤波器长度范围内,能够根据信号的差异性自动寻优最佳参数,并成功分离出原始信号中隐含的各个故障源信息,实现机械故障的精确辨识。

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来源
《噪声与振动控制》 |2022年第1期|88-94|共7页
作者
张建宇; 王国峰; 杨洋;
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作者单位

北京工业大学材料与制造学部北京市先进制造技术重点实验室;

北京市精密测控技术与仪器工程技术研究中心;

北京金风科创风电设备有限公司;

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正文语种 chi
中图分类 TP206.3;
关键词
故障诊断; 卷积混合; 反卷积; 特征分离; 多源耦合;

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