【摘要】：狀態(tài)數(shù)據(jù)反映設備的實時運行狀態(tài),是獲取設備狀態(tài)變化趨勢、分析設備故障根源的重要依據(jù)。狀態(tài)數(shù)據(jù)是關系到企業(yè)生產運行、監(jiān)控和管理不可缺少的重要資源,需要實時、快速、準確的分析和處理,以便能夠及時、準確的掌握設備的運行狀態(tài)。隨著生產連續(xù)運行和狀態(tài)監(jiān)測的持續(xù),設備的狀態(tài)數(shù)據(jù)始終處于增長的趨勢。海量數(shù)據(jù)的安全存儲、有效傳輸、高效分析等方面的問題也逐漸成為當前狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷領域中不可忽視的問題。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的稀疏性特征,從少量的觀測數(shù)據(jù)中高概率的重構出原始信號,它為狀態(tài)監(jiān)測獲得的海量數(shù)據(jù)處理提供了一個新的途徑。本學位論文在國家自然科學基金青年項目"基于壓縮感知的滾動軸承稀疏特征提取方法研究"(項目編號:51405211)的資助下,采用理論研究和實驗驗證相結合的研究路線開展研究。作者以稀疏表示理論和壓縮感知理論為基礎,研究滾動軸承的特征提取與特征約簡問題,通過分析振動信號、聲發(fā)射信號,對壓縮感知框架進行改進并用于滾動軸承的故障診斷。主要研究內容包括:(1)本文綜述國內外相關文獻的研究現(xiàn)狀,對壓縮感知理論及關鍵問題進行概述,總結壓縮感知在故障診斷領域的研究成果,歸納壓縮感知理論在故障診斷領域中研究存在的問題,并提出有針對性的解決方案,為壓縮感知理論在機械設備故障診斷技術中的應用提供參考和借鑒的方向。(2)論文在壓縮感知理論的基礎上,將信號的分析處理從經(jīng)典時域空間轉移到低維壓縮空間,開展?jié)L動軸承振動信號的數(shù)據(jù)壓縮和特征提取方法的研究。研究信號在降維投影中的近似等距性質,并使用高斯隨機矩陣實現(xiàn)軸承信號的壓縮。在壓縮域內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技術相結合,提出一種基于壓縮域特征的滾動軸承故障診斷模型。(3)針對聲發(fā)射信號存儲問題提出一種壓縮方法。將壓縮感知理論與聲發(fā)射技術相結合,以滾動軸承聲發(fā)射信號為研究對象,在壓縮域內研究滾動軸承聲發(fā)射信號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,用于評估滾動軸承全壽命周期的狀態(tài)。(4)論文研究滾動軸承不同特征指標對故障的敏感性,將特征指標的敏感度量化問題轉變?yōu)樘卣飨蛄康南∈璞硎締栴}進行求解。以滾動軸承振動信號的高維特征向量為研究對象,研究滾動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,使用訓練學習方法構造稀疏字典,驗證高維特征在稀疏字典上的稀疏性。(5)研究基于改進壓縮感知框架的滾動軸承特征約簡問題。在壓縮感知框架下將高維特征約簡為轉換為壓縮感知問題進行求解�；诮频染嗤队靶再|,將高斯隨機矩陣用于特征的降維。引入壓縮學習模型,提出一個基于低維特征的故障診斷模型。實驗證明使用低維特征能夠正確進行分類且計算效率更高。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TH133.33

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本文編號：2441457