基于EMD-ICA的機(jī)電系統(tǒng)音頻故障診斷方法研究.pdf

1、隨著科學(xué)與信息技術(shù)的不斷進(jìn)步，現(xiàn)代工業(yè)設(shè)備逐步向集成化、高速化、智能化的方向發(fā)展。為了避免機(jī)電設(shè)備發(fā)生故障所帶來(lái)的不必要的損失，就必須對(duì)機(jī)電設(shè)備進(jìn)行精確的故障檢測(cè)與診斷。傳統(tǒng)的故障診斷方法大多是采用基于系統(tǒng)內(nèi)部傳感的方式，但由于該方式無(wú)法獲得足夠的傳感信息，所以必須通過(guò)外部傳感手段來(lái)進(jìn)行補(bǔ)充。而通過(guò)聲音獲取外部傳感信息是其中很重要的一種方式，因此，研究基于音頻的機(jī)電系統(tǒng)故障診斷技術(shù)就顯得尤為重要。
　　對(duì)機(jī)電系統(tǒng)進(jìn)行音頻信號(hào)的故障

2、診斷研究，傳統(tǒng)的音頻信號(hào)處理方法大多采用濾波降噪的方式，針對(duì)其中的不足，擬采用獨(dú)立分量分析（ICA）的盲源分離方法。該方法只依據(jù)傳感器采集的觀測(cè)混合信號(hào)，就能恢復(fù)各個(gè)機(jī)械部件產(chǎn)生的聲源信號(hào)，從而準(zhǔn)確地對(duì)各個(gè)振源進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷。
　　由于ICA方法對(duì)監(jiān)測(cè)信號(hào)的數(shù)目有一定的要求，將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)與ICA方法結(jié)合起來(lái)，提出基于EMD-ICA的聯(lián)合信號(hào)處理方法。該方法不僅避免了EMD方法分解過(guò)程中產(chǎn)生的模態(tài)混疊現(xiàn)象，而且解

3、決了ICA方法的局限性問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)單通道監(jiān)測(cè)信號(hào)的聲源分離。針對(duì)分離出的分量，采用峭度分析、峰值分析和包絡(luò)譜分析，提取出故障特征信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)電系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與故障診斷。
　　根據(jù)以上的理論分析研究，構(gòu)建出了基于Labview平臺(tái)的音頻故障診斷系統(tǒng)，并運(yùn)用該系統(tǒng)分別對(duì)正常鉆頭和損壞鉆頭在鉆孔過(guò)程中的狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)與故障診斷實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出，無(wú)論是故障聲音信號(hào)還是正常的聲音信號(hào)，故障診斷的識(shí)別率都達(dá)到95％左右，達(dá)到了令