【摘要】：在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)當(dāng)中,各種機械設(shè)備長期運行在高速、高溫、高壓、重載荷等惡劣工況下,其性能不可避免地發(fā)生退化從而導(dǎo)致設(shè)備故障。故障一旦發(fā)生,不僅會造成巨大的經(jīng)濟損失,甚至可能導(dǎo)致災(zāi)難性的人員傷亡和環(huán)境污染事故。而軸承、齒輪等旋轉(zhuǎn)部件作為機械設(shè)備當(dāng)中的關(guān)鍵部件,其運行狀態(tài)影響著整個機械設(shè)備的工作狀況。因此,為了確保機械設(shè)備安全高效的運行,對于機械設(shè)備中關(guān)鍵的旋轉(zhuǎn)部件進行健康監(jiān)測并建立科學(xué)的維護策略成為當(dāng)前工業(yè)界和學(xué)術(shù)界最為活躍的研究重點。目前,機械系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)部件的故障維護策略已經(jīng)從最初的故障后維修和周期預(yù)防性檢修,發(fā)展到了現(xiàn)今基于設(shè)備狀態(tài)的維修策略,并逐漸向智能預(yù)見性維護策略即故障預(yù)測方向發(fā)展。相比傳統(tǒng)的故障診斷方法主要針對已出現(xiàn)的故障進行識別與分類,故障預(yù)測方法則是在故障發(fā)生之前跟蹤機械部件整個壽命周期內(nèi)的退化狀態(tài),并建立模型對部件的剩余使用壽命進行預(yù)測。因此,機械旋轉(zhuǎn)部件的故障預(yù)測研究對于降低停機時間、保證產(chǎn)品質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率有著極為重要的意義。針對現(xiàn)有故障預(yù)測研究在非線性退化跟蹤方法、在線預(yù)測模型的實時性以及數(shù)據(jù)驅(qū)動模型和物理模型的結(jié)合等方面的不足,本文以機械系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)部件為研究對象,以混沌時間序列分析中非線性相空間重構(gòu)理論為基礎(chǔ),開展了旋轉(zhuǎn)部件退化跟蹤及壽命預(yù)測的研究。主要研究工作包含以下四個方面：(1)介紹了基于Takens嵌入定理的非線性時間序列相空間重構(gòu)理論,并針對相空間重構(gòu)中的兩個重要參數(shù)(即延遲時間和嵌入維數(shù))的常用選擇方法進行了詳細研究。定性討論和仿真實驗結(jié)果表明,基于互信息法以及虛假鄰近點法的坐標延遲相空間重構(gòu)方法能夠從原系統(tǒng)的單變量時間序列當(dāng)中重構(gòu)相空間,并保留原系統(tǒng)相空間的基本結(jié)構(gòu)以及動力學(xué)特性。因此,本研究采用互信息法和虛假鄰近點法選取延遲時間和嵌入維數(shù),來重構(gòu)時間序列的相空間,為后續(xù)機械旋轉(zhuǎn)部件信號的非線性特征提取打下基礎(chǔ)。(2)提出了基于改進遞歸定量分析的機械旋轉(zhuǎn)部件退化狀態(tài)跟蹤方法。將遞歸定量分析方法中提取的多個非線性特征參數(shù)應(yīng)用于機械旋轉(zhuǎn)部件的故障診斷；應(yīng)用基于標準差的閾值選取改進了遞歸定量分析方法,構(gòu)造出更加穩(wěn)定且對故障不失敏感性的遞歸熵特征,同時結(jié)合基于切比雪夫不等式的健康閾值設(shè)定方法,進行了旋轉(zhuǎn)部件的全壽命周期退化跟蹤研究,并利用卡爾曼濾波算法預(yù)測了部件出現(xiàn)初始故障的時間。實驗數(shù)據(jù)驗證結(jié)果表明,遞歸定量分析方法提取的非線性特征參數(shù)可以有效識別機械旋轉(zhuǎn)部件故障的嚴重程度：遞歸熵特征可以有效、穩(wěn)定地跟蹤機械旋轉(zhuǎn)部件的退化過程；卡爾曼濾波算法能夠在短時間內(nèi)準確預(yù)測部件初始故障出現(xiàn)的時間；另外,該退化跟蹤算法可以滿足機械旋轉(zhuǎn)部件在線跟蹤的實時性要求。(3)提出了基于增強型粒子濾波算法的機械旋轉(zhuǎn)部件剩余使用壽命預(yù)測方法。分別提出自適應(yīng)重要性密度函數(shù)選擇算法以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的粒子平滑算法,用于解決傳統(tǒng)粒子濾波算法中存在的粒子退化、粒子多樣性喪失等問題,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計了基于增強型粒子濾波的機械旋轉(zhuǎn)部件剩余使用壽命預(yù)測方法。實驗數(shù)據(jù)驗證結(jié)果表明,增強型粒子濾波算法能夠有效抑制粒子退化現(xiàn)象以及粒子貧化現(xiàn)象,預(yù)測精度高于傳統(tǒng)粒子濾波算法和支持向量回歸算法；另外,該剩余使用壽命預(yù)測算法實時性較好,可以滿足機械旋轉(zhuǎn)部件在線剩余壽命預(yù)測的實時性要求。(4)提出了基于多時間尺度建模的機械旋轉(zhuǎn)部件退化狀態(tài)跟蹤和剩余使用壽命預(yù)測方法。利用數(shù)據(jù)驅(qū)動模型能夠描述系統(tǒng)快變時間尺度行為以及物理模型能夠描述系統(tǒng)慢變時間尺度行為的特性,基于多時間尺度建模的思想,將數(shù)據(jù)驅(qū)動模型和物理模型有機地結(jié)合起來,分別采用多維AR模型和時間分段策略改進了傳統(tǒng)相空間彎曲算法和帕里斯裂紋擴展模型,提出了基于改進的相空間彎曲算法和帕里斯裂紋擴展模型的機械旋轉(zhuǎn)部件退化跟蹤及剩余使用壽命預(yù)測方法。實驗數(shù)據(jù)驗證結(jié)果表明,改進相空間彎曲方法可以有效、穩(wěn)定地跟蹤機械旋轉(zhuǎn)部件的退化過程,而改進的帕里斯裂紋擴展模型能夠準確預(yù)測機械旋轉(zhuǎn)部件的剩余使用壽命,其跟蹤預(yù)測效果優(yōu)于傳統(tǒng)相空間彎曲和帕里斯模型方法；多時間尺度建模方法可以有效地將數(shù)據(jù)驅(qū)動模型和物理模型結(jié)合起來,為機械旋轉(zhuǎn)部件的剩余使用壽命預(yù)測研究提供了一種新的思路。
【圖文】：

方法求解該微分方程，采樣步長為化００５，選�。胤至繑�(shù)據(jù)作為待測數(shù)據(jù)，則得到一個逡逑包含６０００個數(shù)據(jù)點的一維待測序列。同時，對待測序列加入標準差為化１的高斯白噪聲逡逑抖模擬實際系統(tǒng)當(dāng)中的噪聲干擾，加入白噪聲的待測序列波形圖如圖２．１所示：逡逑４０１邐１邐１邋—邐￣￣￣邋＇邐＇邋＇邐＇逡逑３０１邐—逡逑；ＩＩ邋｜｜｜｜｜｜逡逑？�！姡澹掊澹保皱义希В郑魍矗姡蹋椋妫澹澹慑义希常斑姡蛇姡姡澹慑濉姡边姡边姡边婂义希斑姡保埃埃斑姡玻埃埃斑姡常埃埃斑姡矗埃埃斑姡担埃埃斑姡叮埃埃板义蠑�(shù)據(jù)點逡逑圖２．１含噪聲待測序列波形逡逑接下來，利用自相關(guān)函數(shù)方法求出待測序列的在不同延遲時間下的自相關(guān)函數(shù)，如逡逑１６逡逑

東南大學(xué)巧±學(xué)位論文序列，采用不同的延遲時間和嵌入維數(shù)參數(shù)進行相空間重構(gòu)。首先選擇較大ｔ＝３３邐及嵌入維數(shù)》１＝７，，重構(gòu)Ｌｏｒｅｎｚ相空間，其在（ＪＣ，邋ｙ）平面上的投影示。通過將圖２．１０與圖２．８和圖２．９比較可看出，７＝３３、ｏｔ＝７重構(gòu)的相空對角線方向被壓縮，甚至出現(xiàn)彎折的現(xiàn)象。相比原Ｌｏｒｅｎｚ空間，該重構(gòu)相真。另外，再次選用較小的延遲時間Ｗ及嵌入維數(shù)ｗ＝３，重構(gòu)Ｌｏｒｅｎｚ相（Ｘ，ｙ）平面上的投影如圖２．１１所示。從圖中可１＾＾１看出，由于延遲時間和嵌入小，重構(gòu)相空間的軌跡被嚴重擠壓，重構(gòu)相空間的結(jié)構(gòu)并沒有被完全打開。比較實驗可Ｗ明顯看出，重構(gòu)相空間時延遲時間和嵌入維數(shù)的選擇對于保留力學(xué)特性具有重要的作用；同時，該比較結(jié)果進一步驗證了互信息法Ｗ及虛在選取延遲時間和嵌入維數(shù)上的有效性。逡逑
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH17

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本文編號：2656449