同步提取变换理论研究及其在机械故障诊断中的应用

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
61901190
项目类别：
青年科学基金项目
资助金额：
23.0万
负责人：
于刚
依托单位：
济南大学
学科分类：
F01.电子学与信息系统
结题年份：
2022
批准年份：
2019
项目状态：
已结题
起止时间：
2020-01-01 至2022-12-31

项目参与者：
--
关键词：
非平稳工况故障诊断时频分析信号处理微弱故障特征

项目摘要

One key issue in the condition monitoring of rotating mechanical equipment is the representation and extraction of the fault features, which is directly related to the fault diagnosis and fault prediction. In this project, we first make an intensive study of the basic characteristics of the Synchroextracting Transform (SET). Then, for diagnosing the mechanical fault under nonstationary condition and early fault, we mainly focus on proposing a high-order SET method that is suitable for strongly time-varying signals and the algorithm that can enhance weak features for early fault signals. Such that we can extract the instantaneous fault features by high-resolution representation and the early weak fault features. Finally, the effectiveness and applicability of the proposed methods in fault diagnosis under complex conditions is verified based on the experimental signal and the engineering application case analysis. This project is of great significance for the development of time-frequency analysis method as well as the improvement of intelligent diagnosis technology of mechanical failure.

机械设备状态监测信号处理与特征提取是机械故障诊断学科的关键问题之一，其直接关系到故障诊断的准确率和故障早期预报的可靠性。本项目以先进信号处理方法为基础，明晰同步提取变换（SET）若干理论问题，并针对非平稳工况机械故障诊断与早期故障诊断需求，研究能处理强时变信号的高阶SET方法以及微弱信号特征增强与提取算法。旨在通过高分辨率时频谱辨识机械故障的瞬态特征，深入探究机械故障动态特性及其对应的故障模型，为揭示机械故障演变规律、诊断故障类型、分布、程度等信息提供更为准确的依据。最后，基于实验信号和工程应用案例分析，验证所提方法在多种复杂工况下对故障诊断的有效性和适用性。本项目研究对于非线性信号处理的发展、机械故障诊断技术水平的提高都具有重要意义。

结项摘要

机械故障诊断是依托机械学和信息论，融合测试技术、数据处理和状态识别等一体化的交叉型学科。其中，机械装备的状态监测信号处理和典型故障的特征提取一直是机械故障诊断研究的核心内容，直接关系到故障诊断的准确率和故障早期预报的可靠性。本项目以同步提取变换（SET）方法为基础，（1）针对SET方法的数学理论基础，分析了该方法的时移性、频移性、可逆性、频率分辨率以及滤波特性等理论问题，有利于提升该方法的工程适用性；（2）基于强时变信号模型，将SET理论进一步拓展，提出了高阶瞬态提取变换（TET），用于具有典型短时脉冲属性的强时变机械故障信号处理；（3）为解决TET方法的无法完美重构的问题，提出了时间方向的多次压缩变换（MSST），为机械故障信号的滤波与去噪等提供了可靠的工具；（4）基于实验信号和工程应用案例分析，验证了所提方法在多种复杂工况下对故障诊断的有效性和适用性，对于信号处理方法的发展、机械故障诊断技术水平的提高都具有重要意义。基于本项目相关研究成果，以第一或通讯作者发表SCI检索论文6篇；申请发明专利2项，获批国家自然科学基金面上项目1项。在本项目的资助下，申请人极大地推动了精细化时频变换理论与应用进展，其中，SET、TET以及MSST及其衍生成果因其优异的性能与可靠性，被国内外同行高度关注与跟踪，已被广泛应用于石油勘探、生物医电诊断、电力故障诊断、结构模态辨识、机械故障诊断等众多工程领域。