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基于盲系統(tǒng)辨識(shí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷新方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-22 15:27
【摘要】:盲系統(tǒng)辨識(shí)是一種僅從輸出信號(hào)中提取系統(tǒng)的未知信息的基本信號(hào)處理方法。它特別適合對(duì)由未知信號(hào)驅(qū)動(dòng)的未知系統(tǒng)的分析和處理。本文結(jié)合國家自然科學(xué)基金(編號(hào):50775208)、河南省教育廳自然科學(xué)基金(編號(hào):2006460005,2008C460003),對(duì)盲系統(tǒng)辨識(shí)方法在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用進(jìn)行了深入研究。其主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面: 第一章,論述本課題的提出及其意義,綜述了盲系統(tǒng)辨識(shí)方法的發(fā)展和在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用形狀,提出了本論文的主要內(nèi)容及創(chuàng)新之處。 第二章,論述了盲系統(tǒng)辨識(shí)方法的理論基礎(chǔ),對(duì)盲系統(tǒng)辨識(shí)的基本概念與主要算法進(jìn)行了闡述,本章是整篇論文的理論基礎(chǔ)。 第三章,針對(duì)現(xiàn)有的時(shí)序模型盲辨識(shí)只適用于平穩(wěn)信號(hào)分析的不足,提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的AR模型盲辨識(shí)的非平穩(wěn)信號(hào)處理方法。該方法繼承了現(xiàn)有的時(shí)序模型盲辨識(shí)方法的優(yōu)點(diǎn),拓展了現(xiàn)有的時(shí)序模型盲辨識(shí)方法的范圍,可很好地處理非平穩(wěn)信號(hào)。同時(shí),將提出的方法與關(guān)聯(lián)維數(shù)結(jié)合,利用EMD將振動(dòng)信號(hào)分解成若干個(gè)平穩(wěn)的IMF,對(duì)每一個(gè)IMF分量進(jìn)行AR模型盲辨識(shí),以各個(gè)IMF的AR子模型系數(shù)作為特征向量,并通過關(guān)聯(lián)維數(shù)來區(qū)別故障類型。提出的方法與傳統(tǒng)的AR模型盲辨識(shí)方法進(jìn)行了對(duì)比分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明,該方法是有效的。 第四章,結(jié)合階比分析和現(xiàn)有時(shí)序模型盲辨識(shí)方法各自的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于階比域的AR模型盲辨識(shí)算法。該方法是將時(shí)域采樣所得的非穩(wěn)態(tài)信號(hào)按等角度重采樣,從而得到階域中的穩(wěn)定信號(hào),對(duì)其建立AR模型進(jìn)行盲辨識(shí)求出模型參數(shù)。該方法繼承了現(xiàn)有的時(shí)序模型盲辨識(shí)方法的所有優(yōu)點(diǎn),同時(shí)克服了現(xiàn)有時(shí)序模型盲辨識(shí)方法在處理非平穩(wěn)信號(hào)的不足,拓展了現(xiàn)有的時(shí)序模型盲辨識(shí)方法的范圍,可很好地處理非平穩(wěn)信號(hào)。在此基礎(chǔ)上又提出了基于階比域AR模型盲辨識(shí)的參數(shù)化雙譜分析方法在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究,并對(duì)所提出的方法進(jìn)行了仿真及實(shí)驗(yàn)研究,結(jié)果表明所提算法具有良好的一致收斂性。 第五章,詳細(xì)論述了雙線性盲系統(tǒng)辨識(shí)方法的基本思想及算法。利用雙線性系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)簡單、具有規(guī)律性且能較準(zhǔn)確地描述許多非線性過程的特點(diǎn),基于此,提出了雙線性系統(tǒng)盲辨識(shí)方法在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究,并對(duì)其進(jìn)行仿真研究。同時(shí)運(yùn)用此方法對(duì)轉(zhuǎn)子不同故障信號(hào)進(jìn)行分析,結(jié)果表明,該方法能有效地表征轉(zhuǎn)子故障的特征。 第六章,對(duì)本論文的研究工作進(jìn)行了全面總結(jié),并對(duì)下一步的工作做了展望。
【圖文】:

雙譜,油膜渦動(dòng),參數(shù)化


鄭州大學(xué)碩士學(xué)位論文型盲辨識(shí)的參數(shù)化雙譜如圖4一7和圖4一8所示,同時(shí),為了對(duì)所得到的結(jié)果進(jìn)行比較,也給出了油膜渦動(dòng)和轉(zhuǎn)子碰摩的非參數(shù)化雙譜如圖4一9和圖4一10所示。入斗入口口 口l二 二萬 萬 1.1111111卜 卜卜二 二 二 1.!!!!!!! .....一~-.___」 」 」‘一一-..」 」 」 」 {{{{{二, ,匯一 {{{護(hù).~~.,......, ,,}一 )))}一 一 {{{{{___J_滋 滋 滋腸 .1111111二 二 二 二二 lllllll LLLLLLLLLes__月」 」 」 」一一 {{{…一膨 膨護(hù).~~月

轉(zhuǎn)子碰摩,雙譜,參數(shù)化


鄭州大學(xué)碩士學(xué)位論文型盲辨識(shí)的參數(shù)化雙譜如圖4一7和圖4一8所示,同時(shí),為了對(duì)所得到的結(jié)果進(jìn)行比較,也給出了油膜渦動(dòng)和轉(zhuǎn)子碰摩的非參數(shù)化雙譜如圖4一9和圖4一10所示。入斗入口口 口l二 二萬 萬 1.1111111卜 卜卜二 二 二 1.!!!!!!! .....一~-.___」 」 」‘一一-..」 」 」 」 {{{{{二, ,匯一 {{{護(hù).~~.,......, ,}一 )))}一 一 {{{{{___J_滋 滋 滋腸 .1111111二 二 二 二二 lllllll LLLLLLLLLes__月」 」 」 」一一 {{{…一膨 膨護(hù).~~月
【學(xué)位授予單位】:鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2008
【分類號(hào)】:TH165.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2636661

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