基于ICA的工作模态参数识别及故障诊断方法研究

【摘要】机械结构工作模态参数识别（OperationalModelAnalysis，简称OMA）和振动故障诊断是在工程应用中不可或缺的两个重要技术。独立分量分析（IndependentComponentAnalysis，简称ICA）作为一种统计信号数据分析工具，在无先验知识的条件下可以有效地从线性混合的复杂信号中盲分离出各个独立源信号，该技术已经在监测和诊断方向以新的研究方法被提出。本文以齿轮箱为研究对象，将ICA技术应用于齿轮箱工作模态参数识别和故障诊断中，结合概率神经网络（ProbabilisticNeuralNetwork，简称PNN）智能算法进行了齿轮箱典型故障诊断。本文研究了一种基于ICA的工作模态参数识别技术，解决了目前基于振动信号的工作模态参数识别方法存在抗噪能力低，参数识别主观经验性较强，识别精度差和识别方法较复杂等问题。通过对ICA与OMA基本原理分析，发现ICA计算模型与结构振动模态分析模型结果趋向相同，ICA模态参数识别技术操作简单，能够有效排除噪声干扰，而且IPI作为分量独立性虚假性评价标准的引入为模态选取提供了客观依据。当结构系统发生故障时，其模态特性也随之变化，本文以FASTICA识别出的五种工况模态频率作为齿轮箱故障诊断特征参量，分析对比各工况下的固有频率的变化，进行了齿轮箱故障诊断。最后将FASTICA频域特征分析应用到复杂齿轮箱微弱故障信息增强与诊断，将各工况不同转速下测试信号经FASTICA盲源分离后，分析并提取出各信号频域特征参量作为诊断指标，将归一化处理后的信号特征参量作为PNN算法的样本进行诊断分析，FASTICA和PNN算法的结合明显提高了故障诊断精度、可靠性和诊断效率。
【作者】张睿；
【导师】黄晋英；
【作者基本信息】中北大学，信号与信息处理，2014，硕士
【关键词】齿轮箱；ICA；工作模态分析；特征提取；故障诊断；

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