【摘要】：機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)轉(zhuǎn)是工業(yè)生產(chǎn)的重要保障,因而其運(yùn)行可靠性評(píng)估技術(shù)日益受到重視。論文以振動(dòng)信號(hào)分析為基礎(chǔ),從特征提取、運(yùn)行可靠性評(píng)估兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行研究,提出了基于快速變分模態(tài)分解、參數(shù)優(yōu)化的多尺度排列熵和模糊支持向量數(shù)據(jù)描述的運(yùn)行可靠性評(píng)估方法。通過建立機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息與可靠性之間的關(guān)系,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行可靠性評(píng)估。首先,為進(jìn)一步加快對(duì)信號(hào)分解速度,在變分模態(tài)分解的基礎(chǔ)上,研究一種基于快速變分模態(tài)分解的信號(hào)分析方法。該方法引入快速迭代的思想,對(duì)拉格朗日乘法算子進(jìn)行二次更新,在迭代終止準(zhǔn)則不變的情況下,加快了算法的收斂速度。通過仿真信號(hào)對(duì)快速變分模態(tài)分解方法分解性能進(jìn)行分析驗(yàn)證,并用軸承實(shí)測(cè)信號(hào)驗(yàn)證其有效性。其次,通過分析多尺度排列熵算法的參數(shù)時(shí)間序列長(zhǎng)度N、嵌入維數(shù)m、延遲時(shí)間τ和尺度因子s對(duì)多尺度排列熵的影響,針對(duì)多尺度排列熵算法的參數(shù)確定問題,提出基于有向自組織動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)兩階段微粒群算法的多尺度排列熵參數(shù)優(yōu)化方法。之后,將快速變分模態(tài)分解與參數(shù)優(yōu)化的多尺度排列熵結(jié)合提取故障特征信息,最后采用軸承實(shí)測(cè)信號(hào)驗(yàn)證所提方法的有效性。再次,為解決在運(yùn)行可靠性評(píng)估中缺少故障樣本的問題,提出了基于模糊支持向量數(shù)據(jù)描述的運(yùn)行可靠性評(píng)估方法,該方法只需要正常狀態(tài)下的樣本就可以建立運(yùn)行可靠性評(píng)估模型。同時(shí),模糊支持向量數(shù)據(jù)描述是在支持向量數(shù)據(jù)描述的基礎(chǔ)為每個(gè)樣本引入隸屬度系數(shù),進(jìn)而能夠描述每個(gè)樣本的重要程度或所屬類別的不確定性,能夠建立更有效的評(píng)估模型。最后通過軸承振動(dòng)信號(hào)驗(yàn)證其有效性。最后,在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上采集齒輪不同轉(zhuǎn)速和不同負(fù)載的振動(dòng)信號(hào),利用快速變分模態(tài)分解方法對(duì)采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解并重構(gòu),與參數(shù)優(yōu)化的多尺度排列熵算法結(jié)合進(jìn)行信號(hào)特征提取,最后采用模糊支持向量數(shù)據(jù)描述進(jìn)行運(yùn)行可靠性評(píng)估。結(jié)果表明,本文所提方法能夠準(zhǔn)確評(píng)估出不同轉(zhuǎn)速和不同負(fù)載齒輪的運(yùn)行可靠性。
【圖文】：

時(shí)間t/s0 0.2 0.4 0.6 0.8 1-10-10a) 含噪信號(hào) FVMD 分解時(shí)域圖 圖 2-4 含噪信號(hào) FVMD 及 V對(duì)比 圖 2-3 和 圖 2-4 可知，含噪仿真信號(hào)經(jīng)形與子信號(hào)基本吻合，但第三個(gè)模態(tài)時(shí)域波形受異。為進(jìn)一步分析，將分解后每個(gè)分量在頻域中101102103值幅AX: 28Y: 201.6X: 4Y: 497.2X: 326Y: 49.96101102103值幅A

圖 2-6 各模態(tài)中心頻率迭代曲線由 圖 2-6 可知，F(xiàn)VMD分解含噪信號(hào)與VMD分解含噪信號(hào)相比，其迭代次數(shù)更少，兩種分解方法的運(yùn)行時(shí)間和迭代次數(shù)見 表 2-1。表 2-1 含噪仿真信號(hào)中運(yùn)行時(shí)間及迭代次數(shù)算法名稱 運(yùn)行時(shí)間 t/s 迭代次數(shù)VMD 0.5124 48FVMD 0.3125 41由 圖 2-6 及 表 2-1 可以看出，含噪信號(hào)經(jīng)過FVMD分解得到各模態(tài)中心頻率與經(jīng)過VMD分解得到各模態(tài)中心頻率相比較，其所需運(yùn)行時(shí)間較短，迭代次數(shù)較少。由 圖 2-5 可知，信號(hào)經(jīng)過FVMD所分解得到各模態(tài)的頻率分別為 4Hz、28Hz、326Hz，，各分解模態(tài)的頻率與仿真信號(hào)的各頻率成分相同。為進(jìn)一步對(duì)比分析，將含噪仿真信號(hào)進(jìn)行EMD和LMD分解，經(jīng)過EMD算法與LMD算法分解的結(jié)果如 圖 2-7和 圖 2-8 所示。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TH17

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本文編號(hào)：2616095