發(fā)布時間：2017-09-23 22:25

  本文關(guān)鍵詞：液壓泵劣化程度的評估方法研究

  更多相關(guān)文章： 液壓泵 狀態(tài)評估 隱馬爾科夫模型 局部均值分解 集對分析 支持向量聚類

【摘要】：液壓系統(tǒng)在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中起著越來越重要的作用,而液壓泵作為液壓系統(tǒng)的關(guān)鍵部件,對它的監(jiān)控和評估對于保持整個液壓系統(tǒng)的健康運行具有重要意義。本文以液壓泵為研究對象,研究了液壓泵劣化程度的評估方法。由于提取的液壓泵振動信號不可避免地受到噪聲的干擾。因此,對信號進行有效處理可以減輕噪聲的干擾,增加診斷的可靠性。局部均值分解(LMD,Local Mean Decomposition)是一種新的信號處理方法,非常適合于液壓泵的非平穩(wěn)信號的處理。本文在詳細地分析其分解原理的基礎(chǔ)上,針對目前算法分解效率較低的問題,提出了一種改進的方法。其次,本文在針對隱馬爾科夫模型用于評估問題時只是將待評估樣本與正常階段樣本進行比對以及退化階段的劃分帶有主觀性的缺點,提出了基于隱馬爾科夫模型的綜合評估方法,并通過美國辛辛那提大學公布的軸承的全壽命數(shù)據(jù)驗證了所提出方法的有效性。最后,在實驗室人工模擬不同程度的軸向柱塞泵松靴故障和中心彈簧失效故障,通過使用局部均值分解方法對信號進行前期的處理,進而使用本文所提出的基于隱馬爾科夫模型的綜合評估方法對液壓泵進行了劣化程度的評估,并與傳統(tǒng)的隱馬爾科夫模型進行對比,驗證了本文所提出方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：液壓泵 狀態(tài)評估 隱馬爾科夫模型 局部均值分解 集對分析 支持向量聚類
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TH137.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義10-11
• 1.2 信號處理方法11
• 1.3 健康狀態(tài)評估的主要方法11-15
• 1.3.1 基于指標的評估12
• 1.3.2 基于模式分類的評估12-13
• 1.3.3 基于物理模型的方法13
• 1.3.4 基于統(tǒng)計理論的方法13-15
• 1.4 隱馬爾科夫模型研究現(xiàn)狀15-16
• 1.5 局部均值分解研究現(xiàn)狀16
• 1.6 本文的主要研究內(nèi)容16-18
• 第2章 局部均值分解方法18-30
• 2.1 局部均值分解的分解過程18-21
• 2.1.1 局部均值函數(shù)和包絡(luò)估計函數(shù)18-19
• 2.1.2 滑動平均19
• 2.1.3 局部均值分解的基本步驟19-21
• 2.1.4 局部均值分解的循環(huán)終止條件21
• 2.2 目前局部均值分解算法中所存在的問題21-23
• 2.3 基于三次樣條插值的局部均值方法不收斂的原因23
• 2.4 局部均值分解方法的改進23-25
• 2.4.1 基于埃爾米特(Hermite)的插值方法24
• 2.4.2 改進的局部均值分解方法24-25
• 2.5 仿真信號和軸承信號分析25-29
• 2.6 本章小結(jié)29-30
• 第3章 基于隱馬爾可夫模型的綜合評估方法30-49
• 3.1 隱馬爾科夫模型的基本理論30-36
• 3.1.1 隱馬爾科夫模型的參數(shù)30-31
• 3.1.2 隱馬爾可夫模型的三個基本問題31
• 3.1.3 隱馬爾可夫模型的三個基本問題對應的算法31-35
• 3.1.4 連續(xù)隱馬爾可夫模型35
• 3.1.5 多觀測值序列的隱馬爾科夫模型35-36
• 3.2 支持向量聚類(SVC)36-37
• 3.3 集對分析理論37
• 3.4 基于隱馬爾科夫模型的綜合評估方法37-39
• 3.5 實驗驗證39-46
• 3.5.1 基于隱馬爾科夫模型的綜合評估方法模型訓練41-44
• 3.5.2 基于隱馬爾科夫模型的綜合評估方法模型測試44-46
• 3.6 與基于傳統(tǒng)指標的評估方法比較46-48
• 3.7 本章小結(jié)48-49
• 第4章 基于隱馬爾可夫模型綜合方法的液壓泵劣化程度評估49-62
• 4.1 液壓泵信號采集49-51
• 4.1.1 實驗系統(tǒng)的組成49-51
• 4.1.2 實驗過程51
• 4.2 正常和三種程度松靴故障的實驗結(jié)果分析51-55
• 4.2.1 松靴故障工況下基于隱馬爾科夫模型的綜合評估方法的模型訓練51-53
• 4.2.2 松靴故障工況下基于隱馬爾科夫模型的綜合評估方法的測試53-55
• 4.3 松靴故障工況下與基于傳統(tǒng)指標評估方法的比較55-56
• 4.4 正常和三種程度中心彈簧磨損故障的實驗結(jié)果分析56-60
• 4.4.1 彈簧故障工況下基于隱馬爾科夫模型的綜合評估方法的模型訓練56-58
• 4.4.2 彈簧故障工況下基于隱馬爾科夫模型的綜合評估方法的測試58-60
• 4.5 彈簧故障工況下與基于傳統(tǒng)指標的評估方法比較60-61
• 4.6 本章小結(jié)61-62
• 結(jié)論62-63
• 參考文獻63-68
• 攻讀碩士學位期間承擔的科研任務與主要研究成果68-69
• 致謝69

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本文編號：907799