机械电子系统信号处理与特征提取技术研究

第1 章 信号特征提取方法

1.1 信号特征提取基本原理

机械电子系统运行时会产生含丰富状态信息的信号，经适当特征提取技术可反映系统运行状态与潜在故障特征。作为状态监测和故障诊断的核心技术，信号特征提取的理论基础是信号处理、模式识别与系统理论的交叉融合。

时域特征提取是直观的信号分析方法，通过量化信号时间轴上的统计特性，提取均值、方差、峰值、有效值等参数，均值反映直流分量与趋势， 波动程度和能量分布。频域特征提取基于傅里叶变换，将时域信号转至频率域，借功率谱密度、频谱重 心等参数识别频率响应特征。时频域特征提取结合二者优势，采用短时傅里叶变换、小波变换等，能同时获取时间与频率信息，适用于非平稳信号分析。

机械电子系统 BIT 特征层的特征信息质量直接影响诊断决策，提升质量可降低虚警率。特征提取兼具信息压缩与模式识别作用，从原始信号提取代表性参数，可降维减复杂度、突出设备状态关键信息；在故障诊断中，能将不同故障模式映射到对应特征空间，为后续分析提供可靠基础，进而提升系统可靠性、降低维护成本。

1.2 特征提取算法与模型

机械电子系统信号特征提取算法选择，直接影响故障诊断与状态监测准确性。小波变换基于连续小波变换公式，借母小波伸缩平移实现多分辨率分解，处理非平稳信号时具良好时频局部化特性，能有效提取机械振动信号瞬态冲击成分。经验模态分解通过筛分将复杂信号自适应分解为若干本征模态函数，各函数代表不同频率局部特征，适用于多频率耦合机械故障信号分析。

深度学习模型具强自动特征学习能力：卷积神经网络靠多层卷积核滤波自动学局部特征，权重共享降模型复杂度；长短期记忆网络借门控机制处理序列信号长期依赖，适合提取时序特征。但深度学习模型计算复杂度高，需大量标注数据。

针对信号非平稳特性，多尺度特征融合整合不同时频尺度信息，提升特征完整性；自适应特征选择动态调参数应对工况变化。广义时频域平均、局部均值分解等新方法，结合传统算法优势，构建智能特征提取体系，为模式识别与故障分类奠定基础。

第2 章 信号处理关键技术

2.1 信号预处理技术

机械电子系统运行信号含大量噪声，直接影响特征提取与故障诊断准确性。信号预处理作为信号处理链路首要环节，通过降噪、滤波、标准化等技术，为后续分析提供高质量数据基础。

信号降噪中，小波阈值去噪将信号分解到不同频率尺度，有效分离有用信号与噪声；自适应滤波能依信号统计特性变化自动调参数，适用于非平稳信号；卡尔曼滤波建系统状态空间模型，在时域实现最优估计，对有明确物理模型的机电系统表现佳；声学与宽带处理的故障监测技术可结合声纹识别等 AI 技术，信息利用率与分辨率高。

信号标准化和归一化确保不同传感器、测量条件下数据量纲与分布统一：零均值单位方差标准化适用于正态分布信号，最大最小值归一化对异常值敏感但能保原始数据分布形状。

复杂噪声环境下，信号预处理面临多源噪声耦合、信号与噪声频谱重叠、实时处理计算复杂度高的挑战。对此，可采用多级滤波、自适应参数调整，结合频域与时域分析，为信号特征识别提供可靠数据支撑。

2.2 信号特征识别方法

信号特征识别是机械电子系统信号处理核心环节，技术原理基于模式识别理论与统计学习方法。传统机器学习中，支持向量机通过构建最优分离超平面，实现高维特征空间非线性分类，适用于小样本振动信号识别；随机森林以集成学习策略，借多决策树投票，处理多维特征向量时泛化能力与抗噪声性佳。

深度学习模型在复杂特征识别中优势显著：卷积神经网络能自动学习信号空间层次特征，适配频谱图像及时频分析结果；循环神经网络靠记忆机制捕获时序信号长期依赖，可识别动态信号中传统方法难发现的时间模式特征。深度学习架构通过端到端学习，规避人工特征工程局限，提升自适应能力。

跨工况特征识别面临数据分布差异、样本稀缺问题，迁移学习可利用已知工况数据，借域适应与特征对齐，实现源域、目标域知识转移，降低新工况模型训练数据需求。随工业互联网与边缘计算发展，信号特征识别向实时化、轻量化、自适应化演进，为智能制造下系统状态监测提供灵活高效技术支撑。

第3 章 技术应用与实验验

3.1 应用场景分析

机械电子系统信号处理与特征提取技术在现代工业前景广阔，尤其在高端装备制造和智能制造领域起关键作用。数控机床作为精密制造核心设备，其振动、电流、温度信号含丰富状态信息，通过深度学习算法对多源信号做特征提取与模式识别，可实现主轴轴承磨损、刀具破损等故障早期预警。

航空机电系统关乎飞行安全，基于电机驱动系统自传感的故障诊断方法，能感知机械负载运行状态，分析电机电流信号中的故障特征，无需额外装传感器即可在线监测机械传动系统故障，降低维护成本、提升系统集成度。

智能制造中，实时状态监测与预测性维护是工业 4.0 核心理念。相关信号处理技术构建卷积与循环神经网络结合的特征提取模型，搭配多尺度特征融合策略，在复杂工业环境中精确识别设备状态，特征提取准确率达96.3% ，识别速度提升 42%，助力企业从定期维护转向预测性维护。从效益看，可减少非计划停机、降本提效，为实验设计与验证奠定应用基础。

3.2 实验方法与设计

基于前述应用场景理论基础，本研究构建系统化实验验证框架，以全面评估机械电子系统信号处理与特征提取技术的实际应用效果。数据驱动智能诊断方法是机电装备故障诊断研究热点，需通过系统实验验证性能，实验设计采用涵盖数据采集、信号预处理、特征提取和模型优化的多层次验证策略。

实验数据采集用多源传感器融合架构：在数控机床关键部位布振动、电流、温度传感器。振动传感器装于主轴箱和进给轴承座，采样频率 20kHz；电流传感器集成于伺服电机驱动器，实时监测三相电流，采样频率 10kHz；温度传感器分布于主轴电机、进给电机和切削区域，采样间隔 1 秒。数据采集系统借同步触发机制，保障多源信号时间对齐与数据完整。

实验验证流程含四核心阶段：数据预处理用小波去噪和经验模态分解，消除噪声干扰与基线漂移；特征提取采用卷积神经网络深度特征学习法，结合时频域与统计特征构建多维特征向量；模型训练用 TensorFlow 框架构建优化深度学习模型，以交叉验证评估泛化能力；性能评估通过网格搜索优化超参数，以识别准确率、计算效率和鲁棒性为指标，验证技术方案有效性与实用性。

参考文献

[1]王新峰.机电系统BIT 特征层降虚警技术研究[D]国防科学技术大学,2005.

[2]王衍学.机械故障监测诊断的若干新方法及其应用研究[D].西安交通大学,2009.