發(fā)布時(shí)間：2018-03-11 09:20

  本文選題：機(jī)械產(chǎn)品　切入點(diǎn)：故障診斷　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：機(jī)械產(chǎn)品在生產(chǎn)生活中應(yīng)用廣泛,其運(yùn)行狀態(tài)直接影響著設(shè)備的正常運(yùn)行及生產(chǎn)生活的質(zhì)量。機(jī)械產(chǎn)品發(fā)生故障常會(huì)產(chǎn)生次生故障,對(duì)設(shè)備安全和生產(chǎn)生活的潛在危害大,因此,實(shí)現(xiàn)機(jī)械產(chǎn)品的實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測與快速高效地故障診斷對(duì)保證設(shè)備安全連續(xù)運(yùn)行,減少機(jī)械產(chǎn)品故障帶來的潛在損失和威脅,降低其壽命周期內(nèi)運(yùn)行總成本,延長服役周期具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文在過程監(jiān)測的基礎(chǔ)上,建立基于加權(quán)模糊C均值聚類(FCM)和綜合關(guān)聯(lián)分析的兩階段故障診斷模型,實(shí)現(xiàn)了機(jī)械產(chǎn)品的故障診斷。本文的主要內(nèi)容包括:(1)針對(duì)不同樣本和特征在過程監(jiān)控和故障分類識(shí)別時(shí)的重要程度不同的問題,提出基于J指標(biāo)的特征選取方法選取關(guān)鍵特征參數(shù),采用Relief F方法和樣本點(diǎn)密度的樣本加權(quán)方法以突出關(guān)鍵特征參數(shù)和典型樣本對(duì)分類識(shí)別的影響。(2)提出根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的不同特征參數(shù)統(tǒng)計(jì)特征,選取合適的聯(lián)合控制圖方案實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械產(chǎn)品運(yùn)行過程的監(jiān)控和預(yù)警,并在發(fā)動(dòng)機(jī)缸體緩變故障監(jiān)測過程中驗(yàn)證了本文提出的聯(lián)合控制圖方案的合理性。(3)針對(duì)機(jī)械產(chǎn)品故障診斷的特點(diǎn),建立了兩階段的基于加權(quán)模糊C均值聚類-灰色關(guān)聯(lián)分析(WFCM-GRA)的故障診斷模型:在基于WFCM和聚類有效函數(shù)獲取各運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的聚類中心作為最具代表性的標(biāo)準(zhǔn)序列的基礎(chǔ)上,運(yùn)用綜合灰色關(guān)聯(lián)方法分析待檢測樣本數(shù)據(jù)與各標(biāo)準(zhǔn)序列的綜合關(guān)聯(lián)度,再根據(jù)綜合關(guān)聯(lián)序確定可能的故障類型,并在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷案例中驗(yàn)證了本文故障診斷方法的有效性和實(shí)用性。并在本文提出方法的基礎(chǔ)上,開發(fā)了發(fā)動(dòng)機(jī)過程監(jiān)控預(yù)警和故障診斷的系統(tǒng)。
[Abstract]:Mechanical products are widely used in production and life, and their running state directly affects the normal operation of equipment and the quality of production and life. Therefore, the realization of real-time state monitoring and rapid and efficient fault diagnosis of mechanical products can ensure the safe and continuous operation of equipment, reduce the potential losses and threats caused by mechanical product failures, and reduce the total operating cost of mechanical products during their life cycle. It is of great practical significance to extend the service cycle. Based on the process monitoring, a two-stage fault diagnosis model based on weighted fuzzy C-means clustering (FCM) and comprehensive correlation analysis is established in this paper. Fault diagnosis of mechanical products is realized. The main contents of this paper include: (1) aiming at the problem that different samples and features have different importance in process monitoring and fault classification, A method of selecting key feature parameters based on J index is proposed. Relief F method and sample weighting method of sample point density are used to highlight the influence of key feature parameters and typical samples on classification recognition. Select appropriate joint control chart scheme to realize the monitoring and early warning of the mechanical product operation process. The rationality of the joint control chart scheme proposed in this paper is verified in the process of engine cylinder block slow change fault monitoring. (3) aiming at the characteristics of mechanical product fault diagnosis, A two-stage fault diagnosis model based on weighted fuzzy C-means clustering and grey correlation analysis (WFCM-GRA) is established. Based on WFCM and clustering effective function, the clustering center of each running state data is obtained as the most representative standard sequence. The synthetic grey correlation method is used to analyze the comprehensive correlation degree between the sample data to be tested and each standard sequence, and then the possible fault types are determined according to the comprehensive correlation order. The effectiveness and practicability of this method are verified in the case of engine fault diagnosis. Based on the proposed method, an engine process monitoring, warning and fault diagnosis system is developed.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TH17

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本文編號(hào)：1597539