本文關(guān)鍵詞：基于振動特征提取的電梯故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,隨著國民經(jīng)濟突飛猛進地發(fā)展,高樓大廈比比皆是,電梯行業(yè)隨之得到了廣泛地應(yīng)用,日益體現(xiàn)出其不可或缺的價值。然而,隨著電梯被廣泛地應(yīng)用于各商場、住宅、公司大樓之中,隨之而來的問題也不斷地暴露在廣大居民面前。數(shù)據(jù)顯示,截止到2015年年底,我國的電梯總量突破400萬臺,其增長比率較上一年相比,又增加了8個百分點,達到了20%。隨著電梯總量的擴大,電梯事故也逐漸增多。盡管電梯的制造、診斷技術(shù)都得到了大大地提升,但電梯事故量依然呈上升趨勢。因此,如何提高電梯的安全性、舒適性,如何更加精確、高效地預(yù)測出電梯故障,已成為當(dāng)今社會關(guān)注的焦點,同時,這些問題也成為了電梯行業(yè)攻克的重點、難點。本文的研究工作主要包括以下幾個方面：(1)在基于電梯轎廂振動機理分析的基礎(chǔ)上,探尋電梯振動加速度信號與電梯導(dǎo)靴故障之間的關(guān)系,以電梯四種工況：正常、導(dǎo)靴左右夾緊、導(dǎo)靴彈簧放松、靴襯磨損嚴(yán)重為例進行研究。此選題對乘客乘坐電梯的安全性具有重要的研究價值,也為電梯的故障診斷提供了一種故障特征的量化依據(jù)。(2)電梯振動信號的采集。本文采用由云南省特種設(shè)備安全檢測研究院提供的EVA-625電梯乘運質(zhì)量檢測儀,該系統(tǒng)能精確地夠量化加速度和噪音的測量數(shù)據(jù),為本文后續(xù)工作的研究奠定了基礎(chǔ)。(3)電梯振動信號特征參數(shù)的提取。本文首先對電梯振動加速度信號進行時域分析,對四種工況下電梯振動信號的時域指標(biāo)做對比；其次,利用小波分解,對原始振動信號和各層分解信號進行峭度指標(biāo)分析；最后,利用小波包分解,得到四種工況下電梯振動信號各節(jié)點的能量值。由此,可構(gòu)造出反映電故障信息的特征向量。(4)電梯故障診斷。以最小二乘支持向量機為基礎(chǔ),用三種方法對其進行參數(shù)優(yōu)化,分別是：K-CV-LSSVM、GA-LSSVM、PSO-LSSVM,通過對比發(fā)現(xiàn),PSO-LSSVM的識別效率與正確率最高,能夠成功地對電梯故障進行分類,證明了該方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：電梯 故障診斷 小波包理論 粒子群算法 支持向量機
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TU857
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 選題背景及意義11-12
• 1.2 電梯檢測診斷技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 電梯故障診斷方法的研究13-15
• 1.3.1 電梯故障常見分類13
• 1.3.2 電梯故障檢測的發(fā)展歷程13-15
• 1.4 小波包理論和支持向量機方法在故障診斷中的研究與發(fā)展15
• 1.5 本文研究內(nèi)容與安排15-17
• 第二章 電梯結(jié)構(gòu)及振動機理分析17-23
• 2.1 電梯的基本知識17-19
• 2.1.1 電梯的分類17-18
• 2.1.2 電梯的基本結(jié)構(gòu)18-19
• 2.2 電梯的運行原理19
• 2.3 電梯乘坐的安全性與振動分析19-20
• 2.3.1 電梯乘坐的安全性分析19-20
• 2.3.2 影響電梯轎廂振動的因素20
• 2.4 電梯導(dǎo)靴引起振動的機理分析20-22
• 2.4.1 導(dǎo)靴分類及結(jié)構(gòu)20-22
• 2.4.2 影響導(dǎo)靴摩擦的主要因素22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第三章 電梯信號采集系統(tǒng)23-31
• 3.1 EVA-625和EVA電梯振動分析軟件23
• 3.2 EVA-625結(jié)構(gòu)23-25
• 3.3 EVA-625操作說明25-27
• 3.4 電梯數(shù)據(jù)采集27-29
• 3.5 本章小結(jié)29-31
• 第四章 非平穩(wěn)信號的時頻分析方法31-41
• 4.1 時域分析方法31-32
• 4.1.1 有量綱指標(biāo)和無量綱指標(biāo)31-32
• 4.1.2 常用時域分析方法32
• 4.2 頻域分析方法32-33
• 4.3 時頻域分析方法33-35
• 4.3.1 短時傅里葉變換34
• 4.3.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法(EMD)34-35
• 4.3.3 小波分析35
• 4.4 小波理論基本原理及算法35-38
• 4.4.1 小波函數(shù)35-36
• 4.4.2 離散小波變換36
• 4.4.3 小波分解的Mallat算法36-38
• 4.5 小波包理論及原理算法38-40
• 4.5.1 小波包原理38-39
• 4.5.2 小波包的分解與重構(gòu)算法39-40
• 4.6 本章小結(jié)40-41
• 第五章 電梯故障診斷實例研究41-49
• 5.1 電梯振動加速度信號的時域分析41-42
• 5.2 電梯振動加速度信號的小波分解與峭度指標(biāo)分析42-44
• 5.3 電梯振動加速度信號的小波包分析44-48
• 5.3.1 小波包樹分解44-46
• 5.3.2 小波包能量分布圖46-47
• 5.3.3 小波包能量算法47-48
• 5.4 本章小結(jié)48-49
• 第六章 基于參數(shù)優(yōu)化支持向量機的電梯故障診斷49-73
• 6.1 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論與支持向量機原理49-62
• 6.1.1 機器學(xué)習(xí)50-51
• 6.1.2 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論51-53
• 6.1.3 支持向量機53-59
• 6.1.4 最小二乘支持向量機59-60
• 6.1.5 多分類支持向量機方法60-62
• 6.2 支持向量機分類模型的參數(shù)優(yōu)化62-71
• 6.2.1 參數(shù)優(yōu)化問題62
• 6.2.2 三種參數(shù)優(yōu)化方法的比對62-71
• 6.3 本章小結(jié)71-73
• 第七章 總結(jié)與展望73-75
• 7.1 研究工作總結(jié)73
• 7.2 工作展望73-75
• 致謝75-77
• 參考文獻77-83
• 附錄A (攻讀學(xué)位期間所取得的相關(guān)科研成果)83

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  本文關(guān)鍵詞：基于振動特征提取的電梯故障診斷方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：504439