發(fā)布時間：2020-03-23 05:00

【摘要】： 振動信號是旋轉(zhuǎn)機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的基本信息來源,而這些信號通常為非線性、非高斯的非平穩(wěn)信號。通過小波變換所得的故障信號的小波尺度譜,其紋理分布及灰度變化能夠較好的反映出故障的非平穩(wěn)特征,對其進行特征提取并應(yīng)用于故障診斷中,有利于轉(zhuǎn)子故障的智能診斷。目前提出的小波尺度譜特征提取的方法主要有基于小波系數(shù)矩陣的一階灰度矩向量以及尺度譜紋理特征。上述兩種尺度譜特征提取的方法,從圖像像素的二階統(tǒng)計特性方面對故障特征進行了描述,提取了較好的故障特征,但未對故障的非線性特征進行相應(yīng)的分析,忽略了圖像中的高階統(tǒng)計信息。針對上述問題,本文提出了利用核主成分分析(KPCA)對尺度譜圖像進行特征的提取,并利用參數(shù)自適應(yīng)支持向量機模型對提取的尺度譜特征進分類,結(jié)果表明了該方法對尺度譜特征提取的有效性。 第一,闡述了連續(xù)小波變換的基本原理,小波基函數(shù)的性質(zhì)和本文中選擇小波基函數(shù)的依據(jù)。分析和研究了轉(zhuǎn)子不平衡、不對中、碰摩及油膜渦動等四類典型轉(zhuǎn)子故障的故障機理、頻譜特征和相應(yīng)的尺度譜圖像特征。 第二,對尺度譜的一階灰度矩向量、尺度譜紋理特征的提取方法進行了介紹。研究了核方法的基本原理以及幾種常用的典型核函數(shù),介紹了主成分分析(PCA)的基本方法和原理,并將核方法與PCA方法結(jié)合,提出了基于核主成分分析(KPCA)的小波尺度譜特征提取方法。利用ZT-3多功能轉(zhuǎn)子故障模擬實驗系統(tǒng)、航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子故障實驗器對上述四類故障進行數(shù)據(jù)模擬和采集。提取了上述故障樣本的小波尺度譜圖像特征,并對所得的特征數(shù)據(jù)進行了分析研究。 第三,研究了支持向量機分類模型的原理和其在學(xué)習(xí)分類中的優(yōu)越性。針對目前支持向量機模型參數(shù)的確定尚無標準的方法,研究了核函數(shù)參數(shù)σ及支持向量機懲罰因子C,對模型分類效果的影響,并采用遺傳算法對上述兩個參數(shù)進行了優(yōu)化,構(gòu)造形成了參數(shù)自適應(yīng)的支持向量機模型。最后運用該模型對所提取的尺度譜特征進行分類識別。實驗結(jié)果表明,利用KPCA方法所提取的尺度譜數(shù)字特征具有較強的故障識別能力,通過該方法提取的特征可以有效的實現(xiàn)轉(zhuǎn)子故障的智能診斷。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：TH165.3

【參考文獻】

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2 李，

本文編號：2596225