發(fā)布時間：2018-05-13 19:35

  本文選題：滾動軸承 + 高維特征集　； 參考：《哈爾濱理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備中的重要基礎(chǔ)元件之一,整個機械設(shè)備運行的安全性和可靠性都與其健康狀態(tài)息息相關(guān),一旦出現(xiàn)故障不能及時監(jiān)測并排除,就有可能造成整個機械設(shè)備的失效癱瘓,甚至造成巨大的災(zāi)難性后果。因此,如何準確評估滾動軸承的健康狀態(tài),以真正達到智能定量評估,變定時或事后維修為視情維修,實現(xiàn)滾動軸承的主動維護具有十分重要的意義。論文以建立滾動軸承健康狀態(tài)評估方法為主線,從特征提取、維數(shù)約簡、健康狀態(tài)評估模型以及優(yōu)化算法方面逐步展開研究。特征提取方面,為有效利用時域、頻域、時-頻域中各類具有顯著差異的特征,更全面準確的刻畫軸承的健康狀態(tài)。論文對實際軸承振動信號進行時域、頻域的特征提取,并將集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)結(jié)合奇異值分解(SVD)獲取時-頻特征。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建高維多域特征集。維數(shù)約簡方面,深入研究局部線性嵌入(LLE)算法�；谡駝有盘柼崛〉奶卣骶哂袛�(shù)據(jù)流形的局部幾何結(jié)構(gòu)分布不均勻的特點,同時為避免出現(xiàn)新增樣本時需要重復(fù)計算的缺點,本文對局部線性嵌入算法進行自適應(yīng)增量改進。通過對比實驗證明改進后的局部線性嵌入算法的有效性。優(yōu)化算法方面,由于人為選取支持向量機(SVM)中的參數(shù)具有一定的盲目性,傳統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化算法難以快速找出全局最優(yōu)解。因此本文深入研究了雞群優(yōu)化(CSO)算法,并將混沌理論引入到雞群算法中,即混沌優(yōu)化雞群算法(C-CSO)。通過對基本函數(shù)進行優(yōu)化實驗對比,詳細分析各優(yōu)化算法的性能。健康狀態(tài)評估方面,用混沌優(yōu)化雞群算法優(yōu)化支持向量機中的參數(shù),構(gòu)建自適應(yīng)增量局部線性嵌入-支持向量機分類模型。并提出一致性相對補償距離作為健康狀態(tài)評估指標,實現(xiàn)對滾動軸承健康狀態(tài)的有效評估。
[Abstract]:As one of the important basic components in rotating machinery, the safety and reliability of the whole machinery and equipment are closely related to its health condition. Once the fault occurs, it can not be monitored and eliminated in time. May cause the failure of the entire mechanical equipment paralysis, and even cause huge catastrophic consequences. Therefore, it is of great significance to accurately evaluate the health status of rolling bearings, to truly achieve intelligent quantitative evaluation, to change the timing or after maintenance to maintenance according to the situation, and to realize the active maintenance of rolling bearings. The main line of this paper is to establish a method for evaluating the health status of rolling bearings, and the research is carried out step by step from the aspects of feature extraction, dimension reduction, health state evaluation model and optimization algorithm. In the aspect of feature extraction, in order to utilize the different features in time domain, frequency domain and time-frequency domain effectively, the healthy state of bearing can be described more comprehensively and accurately. In this paper, the real bearing vibration signals are extracted in the time domain and frequency domain, and the time-frequency features are obtained by using the set empirical mode decomposition (EEMD) and singular value decomposition (SVD). On this basis, the high dimensional multi-domain feature set is constructed. In the aspect of dimension reduction, the local linear embedding (Lle) algorithm is studied in depth. The feature extracted based on vibration signal has the characteristic of uneven distribution of local geometric structure in data stream shape, and in order to avoid the shortcoming of repeated calculation when new samples are added, the adaptive incremental improvement of local linear embedding algorithm is carried out in this paper. The experimental results show that the improved local linear embedding algorithm is effective. In the aspect of optimization algorithm, it is difficult for traditional parameter optimization algorithm to find the global optimal solution quickly because of the blindness in the artificial selection of the parameters in support vector machine (SVM). Therefore, this paper deeply studies the CSOs algorithm, and introduces the chaos theory into the chicken swarm optimization algorithm, that is, the chaos optimal chicken swarm algorithm (CSOO). The performance of each optimization algorithm is analyzed in detail by comparing the basic function optimization experiments. In the aspect of health state evaluation, chaotic optimization algorithm is used to optimize the parameters of support vector machine (SVM), and an adaptive incremental local linear embedded-support vector machine (SVM) classification model is constructed. The consistent relative compensation distance is proposed as an index to evaluate the health status of rolling bearings.
【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TH133.33

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本文編號：1884510