本文選題：軸承　切入點：故障診斷　出處：《江西理工大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：機械設(shè)備在現(xiàn)代化工業(yè)中占據(jù)著相當關(guān)鍵的地位,直接影響企業(yè)中工業(yè)生產(chǎn)的正常運行。當機械設(shè)備出現(xiàn)早期故障時,需要對它及時修理,以免造成更大傷害,這就要求在技術(shù)上能夠診斷出早期的輕微故障。機械設(shè)備的診斷過程通常分為三步:第一步是診斷信息獲取;第二步是特征提取,即從第一步獲取的信息中挖掘出設(shè)備的故障信息;第三步是狀態(tài)識別和故障診斷。其中特征提取是診斷過程中關(guān)鍵的環(huán)節(jié),它直接影響診斷結(jié)果的準確性,關(guān)系到診斷系統(tǒng)能否發(fā)現(xiàn)設(shè)備潛在的故障。因此,如何提取最優(yōu)的低維故障特征從而提高故障分類性能是目前面臨的一個巨大的挑戰(zhàn)。狀態(tài)識別階段即使用模式識別、機器學(xué)習(xí)方法識別樣本,使用不同的識別方法某種程度上會影響識別精度。本論文以機器學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ),以滾動軸承為對象,研究運用不同的機器學(xué)習(xí)方法對其特征提取與診斷識別。復(fù)雜故障設(shè)備多個特征參數(shù)的參數(shù)之間存在冗余性或不相關(guān)性,不利于故障診斷,而經(jīng)典的線性降維方法不能滿足非線性故障數(shù)據(jù)的降維要求。針對這個問題,本文將低秩鑒別投影的特征提取方法與稀疏表示分類器結(jié)合起來構(gòu)成故障診斷模型。為了尋求對應(yīng)數(shù)據(jù)的最優(yōu)參數(shù),實現(xiàn)參數(shù)自適應(yīng),引入網(wǎng)格搜索算法。經(jīng)實例仿真表明,低秩鑒別投影算法能夠比較準確地描述數(shù)據(jù)的全局結(jié)構(gòu)和判別結(jié)構(gòu),將模型應(yīng)用到滾動軸承故障特征提取中是可取的。軸承早期故障特征難以提取,針對傳統(tǒng)流形學(xué)習(xí)算法未能充分利用樣本的類別信息,并且不能對新加入的樣本進行快速處理的缺點,將監(jiān)督的正交局部保持投影算法應(yīng)用于軸承故障特征提取。運用正交局部保持投影方法通過高維訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)求出正交轉(zhuǎn)換矩陣,測試樣本經(jīng)正交轉(zhuǎn)換矩陣轉(zhuǎn)化后得到低維向量。利用不同故障樣本的類間散度和同種故障樣本的類內(nèi)散度兩個指標來衡量該方法的有效性,經(jīng)故障實例仿真表明正交局部保持投影算法的應(yīng)用效果較傳統(tǒng)方法以及低秩鑒別投影算法更優(yōu)越。通常利用時頻分析方法獲取機械設(shè)備工作時信號的時頻譜圖后,還要繼續(xù)提取特征,然而提取特征比較困難,并且可能會丟失振動信號的重要信息而影響后續(xù)的故障識別。為了解決這個難題,引入機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中針對張量樣本識別問題的支持張量機方法,直接對不同狀態(tài)的三維時頻譜進行識別。該方法的引入不僅可以簡化診斷過程,而且能較大程度地提高診斷精度。
[Abstract]:Machinery and equipment occupy a very important position in modern industry and directly affect the normal operation of industrial production in enterprises. When there is an early failure of machinery and equipment, it is necessary to repair it in time so as not to cause more harm. This requires the technical ability to diagnose early minor faults. The diagnostic process of mechanical equipment is usually divided into three steps: the first step is the acquisition of diagnostic information; the second step is feature extraction. The third step is state recognition and fault diagnosis, in which feature extraction is the key link in the diagnosis process, which directly affects the accuracy of the diagnosis results. Therefore, how to extract the optimal low-dimensional fault features to improve the performance of fault classification is a huge challenge. In the stage of state recognition, pattern recognition is used. In this paper, the machine learning algorithm is based on the machine learning algorithm, and the rolling bearing is the object. In this paper, different machine learning methods are used to extract and identify the features of complex fault equipment. There is redundancy or no correlation among the parameters of multiple characteristic parameters of complex fault equipment, which is not conducive to fault diagnosis. The classical linear dimensionality reduction method can not meet the dimensionality reduction requirements of nonlinear fault data. In this paper, the feature extraction method of low rank discriminant projection is combined with sparse representation classifier to form a fault diagnosis model. In order to find the optimal parameters of corresponding data and realize parameter adaptation, a mesh search algorithm is introduced. The low rank discriminant projection algorithm can accurately describe the global structure and discriminant structure of the data. It is advisable to apply the model to the fault feature extraction of rolling bearing. The traditional manifold learning algorithm can not make full use of the class information of the samples and can not process the newly added samples quickly. The supervised orthogonal local preserving projection algorithm is applied to the bearing fault feature extraction, and the orthogonal transformation matrix is obtained by using the orthogonal local preserving projection method through the high-dimensional training sample data. The test samples are transformed by orthogonal transformation matrix to obtain low-dimensional vectors. The validity of the method is evaluated by two indexes: the inter-class divergence of different fault samples and the intra-class divergence of the same fault samples. The simulation results show that the orthogonal local preserving projection algorithm is more effective than the traditional method and the low rank discriminant projection algorithm. Usually, the time-frequency analysis method is used to obtain the time-frequency spectrum of the signal when the mechanical equipment is working. Continue to extract features, however, feature extraction is more difficult, and may lose important information of vibration signals and affect subsequent fault identification. To solve this problem, In the field of machine learning, a new machine method supporting Zhang Liang's sample recognition problem is introduced to recognize the 3D time spectrum of different states directly. This method can not only simplify the diagnosis process, but also improve the performance of machine learning. Moreover, the diagnostic accuracy can be improved to a large extent.
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH133.33;TP181

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本文編號：1672050