本文關(guān)鍵詞：基于AR-SVPMCD的多傳感器信息融合故障診斷方法研究

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【摘要】：隨著工業(yè)化的發(fā)展,機(jī)械設(shè)備結(jié)構(gòu)趨于連鎖化,產(chǎn)品質(zhì)量性能指標(biāo)持續(xù)升高,一旦某一環(huán)節(jié)出現(xiàn)故障,會(huì)導(dǎo)致整個(gè)生產(chǎn)鏈的斷裂,產(chǎn)生巨大的損失。因此,機(jī)械設(shè)備的故障監(jiān)測具有重大的工程實(shí)踐意義�；诠收媳O(jiān)測數(shù)據(jù)的復(fù)雜化、非線性化等特征,分別針對預(yù)測模型冗余、特征描述不充分和識(shí)別穩(wěn)定性不夠的缺陷,引入基于逐步變量預(yù)測模型的模式識(shí)別方法(簡稱SVPMCD)、時(shí)序分析AR模型、信息融合技術(shù)到故障診斷領(lǐng)域以實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測,本文對基于AR-SVPMCD的多傳感器信息融合故障診斷方法展開研究,相關(guān)工作如下：首先,針對變量預(yù)測模型在特征量較多的情況下會(huì)出現(xiàn)模型冗余問題,導(dǎo)致信號(hào)特征描述不夠準(zhǔn)確,識(shí)別率降低的缺陷,引入逐步回歸分析,提出了一種基于逐步變量預(yù)測模型的模式識(shí)別方法。通過對變量預(yù)測模型進(jìn)行“最優(yōu)選擇”,得到精簡的逐步變量預(yù)測模型,提高了識(shí)別精度。仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)和機(jī)械故障實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)方法的有效性。其次,利用時(shí)序分析短序列動(dòng)態(tài)建模與預(yù)測預(yù)報(bào)的優(yōu)勢,將AR模型與基于逐步變量預(yù)測模型的模式識(shí)別方法相結(jié)合,提出了一種基于時(shí)序分析和逐步變量預(yù)測模型的模式識(shí)別方法(簡稱AR-SVPMCD)。通過采用對被測信號(hào)進(jìn)行AR建模后得到的自回歸參數(shù)作為特征量訓(xùn)練逐步變量預(yù)測模型,大大提高了識(shí)別的精度。仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)和機(jī)械故障實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的優(yōu)越性。最后,針對單一傳感器提供信息不全面和運(yùn)行狀態(tài)不確定的缺陷,引入多傳感器信息融合技術(shù),提出了一種基于AR-SVPMCD的多傳感器信息融合故障診斷方法。通過AR-SVPMCD方法得到初步診斷結(jié)果,再利用D-S證據(jù)理論進(jìn)行融合決策診斷,提高了識(shí)別的穩(wěn)定性。機(jī)械故障實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該融合診斷方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TH17;TP212.9

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