發(fā)布時(shí)間：2019-03-16 13:27

【摘要】：狀態(tài)數(shù)據(jù)反映設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài),是獲取設(shè)備狀態(tài)變化趨勢(shì)、分析設(shè)備故障根源的重要依據(jù)。狀態(tài)數(shù)據(jù)是關(guān)系到企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行、監(jiān)控和管理不可缺少的重要資源,需要實(shí)時(shí)、快速、準(zhǔn)確的分析和處理,以便能夠及時(shí)、準(zhǔn)確的掌握設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。隨著生產(chǎn)連續(xù)運(yùn)行和狀態(tài)監(jiān)測(cè)的持續(xù),設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)始終處于增長(zhǎng)的趨勢(shì)。海量數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)、有效傳輸、高效分析等方面的問(wèn)題也逐漸成為當(dāng)前狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷領(lǐng)域中不可忽視的問(wèn)題。壓縮感知是基于信息采集的一種全新的數(shù)據(jù)采集和處理框架,其主要思想是利用信號(hào)的稀疏性特征,從少量的觀測(cè)數(shù)據(jù)中高概率的重構(gòu)出原始信號(hào),它為狀態(tài)監(jiān)測(cè)獲得的海量數(shù)據(jù)處理提供了一個(gè)新的途徑。本學(xué)位論文在國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目"基于壓縮感知的滾動(dòng)軸承稀疏特征提取方法研究"(項(xiàng)目編號(hào):51405211)的資助下,采用理論研究和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究路線(xiàn)開(kāi)展研究。作者以稀疏表示理論和壓縮感知理論為基礎(chǔ),研究滾動(dòng)軸承的特征提取與特征約簡(jiǎn)問(wèn)題,通過(guò)分析振動(dòng)信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào),對(duì)壓縮感知框架進(jìn)行改進(jìn)并用于滾動(dòng)軸承的故障診斷。主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)本文綜述國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的研究現(xiàn)狀,對(duì)壓縮感知理論及關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行概述,總結(jié)壓縮感知在故障診斷領(lǐng)域的研究成果,歸納壓縮感知理論在故障診斷領(lǐng)域中研究存在的問(wèn)題,并提出有針對(duì)性的解決方案,為壓縮感知理論在機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)中的應(yīng)用提供參考和借鑒的方向。(2)論文在壓縮感知理論的基礎(chǔ)上,將信號(hào)的分析處理從經(jīng)典時(shí)域空間轉(zhuǎn)移到低維壓縮空間,開(kāi)展?jié)L動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的數(shù)據(jù)壓縮和特征提取方法的研究。研究信號(hào)在降維投影中的近似等距性質(zhì),并使用高斯隨機(jī)矩陣實(shí)現(xiàn)軸承信號(hào)的壓縮。在壓縮域內(nèi)提出一種基于近似等距投影的特征提取方法,將該方法和支持向量機(jī)技術(shù)相結(jié)合,提出一種基于壓縮域特征的滾動(dòng)軸承故障診斷模型。(3)針對(duì)聲發(fā)射信號(hào)存儲(chǔ)問(wèn)題提出一種壓縮方法。將壓縮感知理論與聲發(fā)射技術(shù)相結(jié)合,以滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)為研究對(duì)象,在壓縮域內(nèi)研究滾動(dòng)軸承聲發(fā)射信號(hào)的分解和頻帶能量特征提取。提出一種從壓縮數(shù)據(jù)提取頻段能量特征的方法,用于評(píng)估滾動(dòng)軸承全壽命周期的狀態(tài)。(4)論文研究滾動(dòng)軸承不同特征指標(biāo)對(duì)故障的敏感性,將特征指標(biāo)的敏感度量化問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)樘卣飨蛄康南∈璞硎締?wèn)題進(jìn)行求解。以滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的高維特征向量為研究對(duì)象,研究滾動(dòng)軸承特征向量的稀疏性。分析高維聯(lián)合特征集合在特定字典上的稀疏表示,使用訓(xùn)練學(xué)習(xí)方法構(gòu)造稀疏字典,驗(yàn)證高維特征在稀疏字典上的稀疏性。(5)研究基于改進(jìn)壓縮感知框架的滾動(dòng)軸承特征約簡(jiǎn)問(wèn)題。在壓縮感知框架下將高維特征約簡(jiǎn)為轉(zhuǎn)換為壓縮感知問(wèn)題進(jìn)行求解�；诮频染嗤队靶再|(zhì),將高斯隨機(jī)矩陣用于特征的降維。引入壓縮學(xué)習(xí)模型,提出一個(gè)基于低維特征的故障診斷模型。實(shí)驗(yàn)證明使用低維特征能夠正確進(jìn)行分類(lèi)且計(jì)算效率更高。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 科卞;信號(hào)細(xì)微特征提取分析技術(shù)[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2000年02期

2 王華,李介谷;人臉斜視圖象的特征提取與恢復(fù)[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);1997年01期

3 黃麗莉;皋軍;;基于局部加權(quán)的非線(xiàn)性特征提取方法[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年S1期

4 徐f ,邱道尹,沈憲章;糧倉(cāng)害蟲(chóng)的特征提取與分類(lèi)的研究[J];鄭州工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2000年04期

5 張焱;張志龍;沈振康;;一種融入運(yùn)動(dòng)特性的顯著性特征提取方法[J];國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào);2008年03期

6 張輝;林建華;;網(wǎng)上交易歷史記錄的特征提取[J];企業(yè)科技與發(fā)展;2008年18期

7 劉美春;趙敏;謝勝利;;基于鄰域空間模式的運(yùn)動(dòng)相關(guān)電位特征提取方法[J];華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年10期

8 王天楊;程衛(wèi)東;李建勇;;基于3種測(cè)度值的特征提取方法優(yōu)化評(píng)價(jià)[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2010年04期

9 李霆,吉小軍,李世中,彭長(zhǎng)清,宋壽鵬;回歸譜特征提取與識(shí)別效果分析[J];探測(cè)與控制學(xué)報(bào);1999年04期

10 王智文,謝國(guó)慶;圖像中點(diǎn)、線(xiàn)、面特征提取[J];廣西工學(xué)院學(xué)報(bào);2005年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 尚修剛;蔣慰孫;;模糊特征提取新算法[A];1997中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1997年

2 潘榮江;孟祥旭;楊承磊;王銳;;旋轉(zhuǎn)體的幾何特征提取方法[A];第一屆建立和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2005）論文集[C];2005年

3 薛燕;李建良;朱學(xué)芳;;人臉識(shí)別中特征提取的一種改進(jìn)方法[A];第十三屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年

4 杜栓平;曹正良;;時(shí)間—頻率域特征提取及其應(yīng)用[A];2005年全國(guó)水聲學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

5 黃先鋒;韓傳久;陳旭;周劍軍;;運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分割與特征提取[A];全國(guó)第二屆信號(hào)處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議專(zhuān)刊[C];2008年

6 魏明果;;方言比較的特征提取與矩陣分析[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

7 林土勝;賴(lài)聲禮;;視網(wǎng)膜血管特征提取的拆支跟蹤法[A];1999年中國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

8 秦建玲;李軍;;基于核的主成分分析的特征提取方法與樣本篩選[A];2005年中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)年會(huì)論文集[C];2005年

9 劉紅;陳光，

本文編號(hào)：2441457