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该论文研究了旋转机械转静件间碰摩故障诊断及其振动信号的降噪.对航空发动机、汽轮机等旋转机械,转静件间的碰摩是一种多发且易导致重大事故的故障,这就要求人们对碰摩故障进行诊断和分析.研究转子的振动信号是碰摩故障诊断的一种重要方法,基于此,该文从信号处理的角度,在振动信号中的碰摩特征提取与分析、碰摩振动信号的噪声消除方面作了以下几方面的工作:(1)针对不碰摩和整圈碰摩难以区分的碰摩诊断问题,根据小波分解能将信号按频带划分的特性,研究得出了碰摩信息频带分布随碰摩程度变化而变化的一种特定规律.(2)利用基于小波包分解的奇异性检测方法,应用于早期碰摩故障的检测与定位.在信号的奇异点处,其小波变换具有模极大值.该文改进了此结论,指出在信号的奇异点处,其小波分解和小波包分解的细节分量具有模极大值.(3)提出了一种利用相关函数(二阶统计量)的盲信号分离(BlindSignalSeparation.BSS)方法,并应用于碰摩振动信号的噪声消除.针对实际情况中噪声的存在会严重影响碰摩故障的检测与诊断问题,分析了利用传统的滤波方法不能有效地实现碰摩振动信号的噪声消除,于是将BSS的方法应用于碰摩振动信号降噪.(4)给出了一种基于单变量优化的独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)算法.利用ICA方法来进行BSS时,关键的问题是信号的独立性度量准则与相应的算法设计.针对双通道的ICA模型,通过分析输出信号的峰度曲线特性,从理论上阐述和解释了基于最大化输出信号非高斯性的ICA原理,提出了一种基于单变量优化的ICA准则,设计了一种改进的最优搜索算法.