本文關(guān)鍵詞：轉(zhuǎn)子匹配追蹤信息熵故障診斷研究

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【摘要】：轉(zhuǎn)子機(jī)械作為我國(guó)工業(yè)系統(tǒng)機(jī)械設(shè)備的重要組成部分,對(duì)其進(jìn)行故障診斷研究具有重要的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。本文從信息熵融合的角度針對(duì)轉(zhuǎn)子機(jī)械常見(jiàn)的幾種故障做了深入研究。本論文主要從以下幾個(gè)方面展開(kāi):首先,針對(duì)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的工作特性進(jìn)行研究,并在實(shí)驗(yàn)室模擬了轉(zhuǎn)子機(jī)械常見(jiàn)的幾種故障,不平衡、不對(duì)中、碰磨、油膜渦動(dòng),并分析其故障機(jī)理,為進(jìn)一步研究做準(zhǔn)備。其次,根據(jù)轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)復(fù)雜,冗余信息較多等特征引入匹配追蹤算法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解降噪,其中使用遺傳算法和差分進(jìn)化算法改善了匹配追蹤算法計(jì)算量大、效率低等缺點(diǎn),取得良好效果,同時(shí)選取gabor原子庫(kù)更好地適應(yīng)了轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)的沖擊特性,在仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上證明該方法較好地實(shí)現(xiàn)了信號(hào)的降噪,改善了信號(hào)故障特征信息。然后,根據(jù)信息熵融合原理,選取奇異譜熵和功率譜熵兩種信息熵,分別反映了信號(hào)的時(shí)域和頻域特征,在此基礎(chǔ)上提出了融合信息熵差矩理論,并分別在過(guò)程(變速)模式和穩(wěn)速模式下利用求取矩陣均值和方差的方法實(shí)現(xiàn)故障診斷,最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)有效地證明了該方法。最后,根據(jù)提取的兩種信息熵作為特征向量,使用支持向量機(jī)的方法進(jìn)行故障診斷,同時(shí)利用差分進(jìn)化算法較好地優(yōu)化了支持向量機(jī)中的兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù):懲罰因子C和核函數(shù)參數(shù)?,最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果體現(xiàn)了算法的優(yōu)越性。文章中采用了兩種故障診斷方法都很好的實(shí)現(xiàn)了最終的故障診斷,但兩種方法各有側(cè)重,融合熵矩理論通俗易懂,過(guò)程簡(jiǎn)潔直觀,可靠性高,支持向量機(jī)方法效率高,耗時(shí)少,適于大量計(jì)算和系統(tǒng)應(yīng)用。
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH17

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1261485