本文關(guān)鍵詞：壓縮傳感與長相關(guān)模型的軸承緩變故障監(jiān)測研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為保障負(fù)載重、結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜且連續(xù)運行的旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)的安全可靠運行,實現(xiàn)優(yōu)化安全運行,需要對機(jī)組運行狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測和故障預(yù)測研究。本文立足壓縮傳感與長相關(guān)隨機(jī)模型的理論基礎(chǔ),研究了旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)的非平穩(wěn)狀態(tài)監(jiān)測、故障趨勢預(yù)測,以便實現(xiàn)對旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)的預(yù)知維護(hù)。本文主要研究工作如下：1.從狀態(tài)監(jiān)測與故障預(yù)測的基本原理與方法入手,探討了旋轉(zhuǎn)機(jī)組的振動機(jī)理以及常規(guī)的信號處理方法,介紹了故障預(yù)測領(lǐng)域常規(guī)的預(yù)測方法及故障分析中常規(guī)振動特征量提取算法,提供了機(jī)械故障監(jiān)測的判斷標(biāo)準(zhǔn)。2.由于旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)振動信號受到采樣、傳輸和存儲的速度以及硬件的限制,實時監(jiān)測的數(shù)據(jù)采集量太大,無法實現(xiàn)長時間存儲,不能滿足提高分辨率與實時性的要求,因此,在介紹了局部均值分解(LMD)方法基本原理、振動信號稀疏表示、測量矩陣、以及各類重構(gòu)算法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于LMD與非凸罰Lq(0q1)正則子壓縮傳感的信號重構(gòu)方法,降低了重構(gòu)復(fù)雜度,提高了重構(gòu)效率,實驗結(jié)果證明了重建的實際運行軸承原始信號比傳統(tǒng)算法有效性,克服了傳統(tǒng)Nyquist采樣定理與硬件容量的束縛。3、由于變工況及設(shè)備自身的非線性影響,軸承振動信號往往表現(xiàn)出非平穩(wěn)、重復(fù)再現(xiàn)性差的特性,傳統(tǒng)方法停留在靜態(tài)分析的基礎(chǔ)上,忽略了軸承故障變化的動態(tài)信息,提出了諧波小波樣本熵與HMM模型相結(jié)合的滾動軸承的故障識別方法,采用諧波小波分解軸承振動信號,提取滾動軸承振動信號各層的樣本熵構(gòu)成特征向量序列,輸入到HMM模型中進(jìn)行訓(xùn)練和識別,通過對比對數(shù)似然估計概率確定軸承故障類型。實驗結(jié)果證明了該方法在軸承故障振動信號模式識別具有準(zhǔn)確性高、穩(wěn)定性強(qiáng)等優(yōu)點。4、提出了一種基于LMD與譜峭度的軸承故障特征提取方法,采用譜峭度圖分析的方法可以準(zhǔn)確的識別帶通濾波器的中心頻率和帶寬大小,克服傳統(tǒng)對軸承故障載波頻率和大小采取主觀判斷的缺陷,然后對帶通濾波后故障信號進(jìn)行平方包絡(luò)譜分析,可以準(zhǔn)確識別軸承固有轉(zhuǎn)動頻率及其倍頻、故障特征頻率及其倍頻。5、提取振動信號中的趨勢預(yù)測特征量—振動烈度值,將前期振動烈度值作為非平穩(wěn)時間序列,采用長相關(guān)隨機(jī)模型(FARIMA)對振動烈度值進(jìn)行預(yù)測,實驗結(jié)果驗證了長相關(guān)隨機(jī)模型的預(yù)測優(yōu)勢,同時也證明了通過R/S方法檢驗非平穩(wěn)時間序列的有效性。該模型對旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備狀態(tài)實時評估和未來預(yù)測具有重要意義,為旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備實現(xiàn)狀態(tài)維護(hù)奠定了基礎(chǔ),提供了建立設(shè)備運行狀態(tài)維護(hù)模型的新思路。
【關(guān)鍵詞】：局部均值分解(LMD) 非凸罰最小化Lq正則子 壓縮傳感(CS) 諧波小波 HMM模型 長相關(guān)隨機(jī)模型(FARIMA)
【學(xué)位授予單位】：上海工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH133.3
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第一章 緒論13-26
• 1.1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械運行狀態(tài)監(jiān)測與故障預(yù)測的研究意義13-14
• 1.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械運行狀態(tài)監(jiān)測與故障預(yù)測的技術(shù)研究現(xiàn)狀14-23
• 1.2.1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械運行狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的研究現(xiàn)狀14-21
• 1.2.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械運行故障預(yù)測技術(shù)的研究現(xiàn)狀21-23
• 1.3 課題背景與主要研究內(nèi)容23-25
• 1.3.1 研究背景23-24
• 1.3.2 研究內(nèi)容24-25
• 1.4 結(jié)論25-26
• 第二章 軸承故障特征機(jī)理及其運行狀態(tài)故障監(jiān)測的基本原理26-33
• 2.1 軸承失效與振動機(jī)理26-30
• 2.1.1 軸承失效形式26-27
• 2.1.2 軸承故障特征機(jī)理27-28
• 2.1.3 軸承劣化進(jìn)程變化規(guī)律28-29
• 2.1.4 軸承運行狀態(tài)故障預(yù)測判斷基準(zhǔn)29-30
• 2.2 軸承運行狀態(tài)監(jiān)測與故障預(yù)測的基本原理30-32
• 2.3 本文實驗平臺32
• 2.4 結(jié)論32-33
• 第三章 基于LMD與壓縮傳感的軸承振動信號重建33-47
• 3.1 軸承故障振動信號重建概述33-34
• 3.2 LMD基本原理34-36
• 3.3 非凸罰Lq正則子重構(gòu)算法36-46
• 3.3.1 壓縮傳感基本原理36-40
• 3.3.2 非凸罰Lq正則子重構(gòu)模型40-46
• 3.4 結(jié)論46-47
• 第四章 軸承故障診斷與特征提取技術(shù)分析47-65
• 4.1 軸承運行故障診斷與特征提取技術(shù)概述47-49
• 4.2 軸承運行故障診斷分析49-56
• 4.2.1 諧波小波與樣本熵基本原理49-50
• 4.2.2 HMM基本原理50-51
• 4.2.3 軸承故障實驗信號類型51-53
• 4.2.4 故障信號模式識別分析53-56
• 4.3 軸承故障特征提取技術(shù)56-64
• 4.3.1 譜峭度基本原理56-57
• 4.3.2 LMD譜峭度方法的軸承特征提取步驟57
• 4.3.3 實驗信號分析57-64
• 4.4 結(jié)論64-65
• 第五章 長相關(guān)隨機(jī)模型的軸承運行故障預(yù)測分析65-77
• 5.1 長相關(guān)隨機(jī)模型理論與Hurst參數(shù)估計方法66-72
• 5.1.1 長相關(guān)理論66-67
• 5.1.2 Hurst參數(shù)估計方法67-69
• 5.1.3 長相關(guān)隨機(jī)模型的預(yù)測步驟69-72
• 5.2 軸承運行故障預(yù)測分析72-76
• 5.2.1 長相關(guān)特性檢測72-73
• 5.2.2 振動烈度預(yù)測效果與分析73-76
• 5.3 結(jié)論76-77
• 第六章 總結(jié)與展望77-80
• 6.1 全文總結(jié)77-78
• 6.2 研究展望78-80
• 參考文獻(xiàn)80-91
• 附錄91-92
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的相關(guān)科研成果92-94
• 致謝94

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本文編號：251504