【摘 要】
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旋转机械的智能化和复杂化对故障诊断技术提出了巨大的挑战,而故障提取技术作为故障诊断技术的核心技术,直接影响着故障诊断过程甚至整个诊断系统的性能,因此对故障特征提取技术的研究具有十分重要的意义。针对于目前旋转机械的诊断系统通用性差、非平稳振动信号和微弱故障信号特征提取难的问题,本文将盲源分离（Blind Source Separation,BSS）和盲反卷积（Blind Deconvolution,
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旋转机械的智能化和复杂化对故障诊断技术提出了巨大的挑战,而故障提取技术作为故障诊断技术的核心技术,直接影响着故障诊断过程甚至整个诊断系统的性能,因此对故障特征提取技术的研究具有十分重要的意义。针对于目前旋转机械的诊断系统通用性差、非平稳振动信号和微弱故障信号特征提取难的问题,本文将盲源分离（Blind Source Separation,BSS）和盲反卷积（Blind Deconvolution,BD）技术应用到旋转机械的单通道信号频域故障特征和多通道信号频域故障特征提取中,并提出了一套通用的旋转机械故障特征提取方法,通过对齿轮、滚动轴承和转子的多种故障模式分析,验证了此方法在微弱故障信号和非平稳故障信号中特征提取的有效性。具研究内容如下:（1）介绍盲源分离与盲反卷积的理论以及盲源分离前的预处理方法。结合经典盲分离技术的算法,研究盲源分离算法的性能评价指标,提出新的频域性能评价指标。（2）研究单通道信号的频域故障特征提取方法并提出单通道ESK方法。通过故障齿轮实验,基于齿轮的故障机理以及常见故障对应的信号频域特征的分析,验证本文提出的单通道ESK方法在故障信号频域特征提取中的效果。（3）通过故障滚动轴承实验,基于滚动轴承的故障机理以及常见故障对应的信号频域特征分析,验证本文提出的单通道ESK方法在旋转机械振动信号存在非平稳的特点下的特征提取效果。（4）研究滚动轴承故障和齿轮故障同时存在下的旋转机械振动信号故障特征提取技术。验证本文提出的单通道ESK方法在复杂旋转机械多部件故障的特征提取效果。（5）通过转子故障实验平台,基于转子故障机理以及常见故障对应的信号频域特征分析,验证本文提出的单通道ESK方法在旋转机械振动信号存在低信噪比的情况下,即设备存在微弱故障下的特征提取效果。（6）研究大型旋转机械多通道信号故障特征提取方法并提出多通道SBD方法。通过多通道转子故障实验和多通道滚动轴承故障实验,对比分析本文提出的单通道ESK方法与多通道SBD方法的特征提取效果。（7）基于LabVIEW平台实现本文提出的单通道ESK方法和多通道SBD方法的故障特征提取系统,便于本文提出的特征能够提取方法在工程上的应用。
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