【摘 要】
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机械设备的安全性及可靠性是工业设备研究的重点课题，通过状态监测对设备进行维护和诊断是保障设备正常工作的重要手段。大型曲轴磨床的状态监测能够及时的了解设备状态特征以
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机械设备的安全性及可靠性是工业设备研究的重点课题，通过状态监测对设备进行维护和诊断是保障设备正常工作的重要手段。大型曲轴磨床的状态监测能够及时的了解设备状态特征以诊断设备故障，具有重大意义。为实现曲轴磨床的状态监控及故障诊断，提出通过采集设备振动信号，对信号进行盲源分离处理的方式完成监控及诊断任务。本文在理论方法研究和实验，监测及诊断平台搭建等方面做了详细的研究，具体包括：（1）针对大型曲轴磨床本身的特点，设计监测及诊断系统方案。分析了监测及诊断的具体要求，根据要求提出以设备的主轴回转系统为研究对象，以振动信号为主要数据，对信号进行盲源分离以提取有用信号的研究思路，同时考虑到所采集数据的存储显示及远程传输，提出系统整体构架。（2）研究了盲源分离算法，着重探讨了盲源分离中的独立成分分析的方法，提出了基于牛顿迭代法的盲源分离算法。相比传统方法，分离矩阵得到很好的收敛，分离速度和效果都有明显提高。（3）对独立成分分析中常用的基于统计论的峭度算法和基于信息论的负熵算法进行了研究，根据两种算法的内在联系，提出了结合两种算法完成盲源分离的优化判据，实验证明该算法能够较好的完成盲源分离的任务。（4）现场监测及诊断系统的设计实现，确定信号采集方案，设计系统软、硬件，搭建系统平台。采集空载和负载条件下的磨床数据，对两种情况下的数据使用本文所提出的盲源分离的方法进行处理，分析出设备主要的振动源，完成了监测及诊断的任务。
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