本文選題：齒輪箱 + 奇異值分解��； 參考：《沈陽(yáng)理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：齒輪箱作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械中重要部件之一,其能否正常運(yùn)行對(duì)整臺(tái)甚至整套機(jī)械設(shè)備的正常工作和使用產(chǎn)生具有重大影響。因?yàn)辇X輪箱特殊的工作環(huán)境,容易引發(fā)多個(gè)組件、零件故障,所以及時(shí)對(duì)齒輪箱振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別出齒輪箱運(yùn)行過(guò)程中的故障并且及時(shí)更換故障零件,對(duì)提高旋轉(zhuǎn)機(jī)械整體運(yùn)行可靠性具有重大意義。本文敘述集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、奇異值分解分解及極限學(xué)習(xí)機(jī)齒輪箱故障診斷和識(shí)別領(lǐng)域的使用情況。通過(guò)對(duì)齒輪箱故障診斷和識(shí)別模型的研究,提出了EEM D-SVD故障特征提取和EEMD-ELM故障識(shí)別的方法。對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)做EEMD分解得到一系列固有模態(tài)分量,對(duì)其進(jìn)行有效的篩選并且重構(gòu),對(duì)重構(gòu)的信號(hào)構(gòu)造Ha nkel矩陣,再通過(guò)SVD對(duì)矩陣做正交分解,利用奇異值差分譜來(lái)選擇奇異值進(jìn)行SVD重構(gòu),由此實(shí)現(xiàn)對(duì)故障特征的提取。然后提取與原信號(hào)相關(guān)較大的IMF能量值作為故障識(shí)別模型的輸入向量,建立齒輪箱ELM故障分類模型。最后,通過(guò)齒輪箱實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證EEMD-SVD方法可以高效、準(zhǔn)確提取齒輪和軸承故障特征。對(duì)比ELM與SVM的識(shí)別結(jié)果,ELM比SVM有更快的運(yùn)行速度、更高的分類精度。
[Abstract]:Gearbox is one of the important parts in rotating machinery. Its normal operation has great influence on the normal operation and use of the whole machine and even the whole set of mechanical equipment. Because of the special working environment of the gearbox, it is easy to cause many components and parts faults, so the vibration data of the gearbox can be detected in time, the faults in the gearbox running process can be accurately identified and the faulty parts can be replaced in time. It is of great significance to improve the overall operating reliability of rotating machinery. This paper describes the application of set empirical mode decomposition singular value decomposition and extreme learning machine gearbox fault diagnosis and identification. Based on the research of gearbox fault diagnosis and identification model, a method of EEM D-SVD fault feature extraction and EEMD-ELM fault identification is proposed. A series of inherent modal components are obtained by EEMD decomposition of vibration data, which are effectively screened and reconstructed. Ha nkel matrix is constructed for the reconstructed signal, and then orthogonal decomposition is made for the matrix. Singular value difference spectrum is used to select singular value for SVD reconstruction, and thus fault feature extraction is realized. Then the IMF energy which is related to the original signal is extracted as the input vector of the fault identification model and the ELM fault classification model of the gearbox is established. Finally, the EEMD-SVD method is proved to be efficient and accurate to extract gear and bearing fault features by gearbox experiments. Compared with the recognition results of ELM and SVM, ELM has faster running speed and higher classification accuracy than SVM.
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TH132.41;TH17

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2071610