本文關(guān)鍵詞：全液壓鉆機(jī)盲源分離故障診斷技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著機(jī)電液一體化技術(shù)的發(fā)展,鉆機(jī)結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,導(dǎo)致鉆機(jī)中可能發(fā)生的故障類型也隨之增多,增加了多種故障同時發(fā)生的可能性。對于全液壓鉆機(jī)而言,其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)有一定的封閉性。在單故障發(fā)生的情況下,產(chǎn)生的故障現(xiàn)象與故障原因之間尚且存在一定的模糊對應(yīng)關(guān)系,在多故障發(fā)生的情況下,不同故障之間存在耦合關(guān)系,某一點(diǎn)的傳感器會檢測到多個故障源的信息,并且檢測到的故障特征也不是單一故障特征的簡單疊加,難以直接進(jìn)行分析和處理。因此,針對單一故障的診斷理論和方法在多故障的診斷中應(yīng)用難度會大大增加,甚至難以起到作用。針對鉆機(jī)多故障耦合的診斷,尋求一種有效的信號特征分析方法,對鉆機(jī)的工作狀態(tài)及時進(jìn)行了解,不僅可以保證鉆機(jī)的安全工作,而且可以避免鉆機(jī)發(fā)生大的故障,降低使用成本。論文以全液壓鉆機(jī)為研究對象,在介紹鉆機(jī)的結(jié)構(gòu)組成基礎(chǔ)之上,對鉆機(jī)中主要元件的故障模式和故障發(fā)生機(jī)理進(jìn)行了分析,并對各類故障特征進(jìn)行了綜合分析,確定了鉆機(jī)多故障診斷的研究方法。基于盲源分離信號處理方法的研究背景下,本文簡述了盲源分離問題的來源及其數(shù)學(xué)模型,在對各類假設(shè)條件和不確定性等進(jìn)行闡述的基礎(chǔ)之上,分析了盲源分離的基于統(tǒng)計學(xué)和信息論的兩類算法,并將JADE算法和最大信噪比算法應(yīng)用于仿真混合信號的分離實(shí)驗(yàn),對其分離效果進(jìn)行了對比分析。因?yàn)楠?dú)立分量分析與盲源分離的數(shù)學(xué)模型具有極高的相似度,獨(dú)立分量分析已成為盲源分離方法中最為主要的一類算法。在介紹了快速獨(dú)立分量分析方法的基礎(chǔ)上,針對算法中目標(biāo)函數(shù)雅克比矩陣求導(dǎo)計算的復(fù)雜性,提出利用弦截法代替牛頓法進(jìn)行目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化求解,降低了原算法的復(fù)雜性。最后,利用鉆機(jī)搭建實(shí)驗(yàn)平臺進(jìn)行實(shí)驗(yàn),通過對減速器與馬達(dá)的振動信號進(jìn)行測試與分離,驗(yàn)證了Secant-Fast ICA算法在全液壓鉆機(jī)故障信號分離中的有效性。
【關(guān)鍵詞】：全液壓鉆機(jī) 故障診斷 盲源分離 獨(dú)立分量分析
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH17
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 引言9-14
• 1.1 選題背景9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.1 機(jī)械與液壓故障診斷研究現(xiàn)狀11
• 1.2.2 盲源分離在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用現(xiàn)狀11-12
• 1.3 研究內(nèi)容12-14
• 第2章 全液壓鉆機(jī)的故障特征分析14-29
• 2.1 鉆機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與工作原理概述14-18
• 2.2 全液壓鉆機(jī)液壓系統(tǒng)故障模式與故障機(jī)理分析18-21
• 2.2.1 液壓系統(tǒng)故障模式分析18-19
• 2.2.2 液壓系統(tǒng)故障機(jī)理分析19-21
• 2.3 全液壓鉆機(jī)機(jī)械傳動系統(tǒng)故障分析21-27
• 2.3.1 減速器故障的主要形式21-23
• 2.3.2 減速器故障類型及振動機(jī)理23-27
• 2.4 全液壓鉆機(jī)的故障研究策略分析27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第3章 盲源分離的理論基礎(chǔ)與典型算法研究29-43
• 3.1 盲源分離算法的基本理論29-34
• 3.1.1 盲源分離的問題描述29
• 3.1.2 盲源分離的數(shù)學(xué)模型29-32
• 3.1.3 統(tǒng)計學(xué)與信息論基礎(chǔ)32-34
• 3.2 盲源分離算法的基礎(chǔ)知識34-37
• 3.2.1 盲源分離的假設(shè)條件34-35
• 3.2.2 不確定性35
• 3.2.3 信號預(yù)處理35-36
• 3.2.4 信號分離效果評價指標(biāo)36-37
• 3.3 盲源分離典型算法37-39
• 3.3.1 基于統(tǒng)計學(xué)的盲源分離方法37-38
• 3.3.2 基于信息論的盲源分離方法38-39
• 3.4 盲源分離典型算法仿真分析39-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第4章 獨(dú)立分量分析法及其改進(jìn)43-58
• 4.1 盲源分離與ICA43-45
• 4.1.1 未知信號的觀測混合43
• 4.1.2 ICA模型43-44
• 4.1.3 基于ICA的盲源分離44-45
• 4.2 ICA的優(yōu)化算法45-47
• 4.2.1 隨機(jī)梯度法45-46
• 4.2.2 自然梯度法46-47
• 4.2.3 不動點(diǎn)算法47
• 4.3 Fast ICA算法及其改進(jìn)47-55
• 4.3.1 Fast ICA算法47-50
• 4.3.2 Secant-Fast ICA算法50-52
• 4.3.3 算法仿真分析52-55
• 4.4 初始分離矩陣對FastICA算法的影響55-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第5章 實(shí)驗(yàn)58-71
• 5.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/span>58
• 5.2 實(shí)驗(yàn)平臺的搭建58-64
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備58-61
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)原理61-63
• 5.2.3 實(shí)驗(yàn)平臺63-64
• 5.3 實(shí)驗(yàn)過程與數(shù)據(jù)分析64-70
• 5.3.1 電機(jī)振動數(shù)據(jù)分析64-65
• 5.3.2 馬達(dá)振動數(shù)據(jù)分析65-66
• 5.3.3 鉆機(jī)正常工作數(shù)據(jù)分析66-69
• 5.3.4 鉆機(jī)故障工作數(shù)據(jù)分析69-70
• 5.4 本章小結(jié)70-71
• 結(jié)論71-73
• 1 全文總結(jié)71-72
• 2 工作展望72-73
• 致謝73-74
• 參考文獻(xiàn)74-76
• 攻讀學(xué)位期間取得學(xué)術(shù)成果76

【相似文獻(xiàn)】

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1 林秋華,殷福亮;盲源分離自適應(yīng)算法的統(tǒng)一形式[J];大連理工大學(xué)學(xué)報;2002年04期

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本文編號：263159