【摘要】：工業(yè)4.0的到來不僅要求機(jī)械設(shè)備更加智能化,也對(duì)機(jī)械設(shè)備的可靠性有了更高的要求。本文以機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息為基礎(chǔ),以信號(hào)處理技術(shù)為主要手段,分別從信號(hào)采集、狀態(tài)特征提取和運(yùn)行可靠性評(píng)估三方面著手,提出了基于最小熵解卷積-快速變分模態(tài)分解、模糊近似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。首先,針對(duì)機(jī)械設(shè)備早期損傷狀態(tài)信息易受到強(qiáng)背景噪聲干擾而不易被提取的問題,提出一種基于最小熵解卷積-快速變分模態(tài)分解和模糊近似熵的狀態(tài)特征提取方法。該方法利用最小熵解卷積對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪,并增強(qiáng)原始信號(hào)中原本被噪聲淹沒的脈沖特性,利用快速變分模態(tài)分解對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行分解,利用模糊近似熵量化經(jīng)快速變分模態(tài)分解后所得的模態(tài)分量并構(gòu)造特征向量。其次,針對(duì)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行可靠性評(píng)估中樣本數(shù)據(jù)不足的問題,結(jié)合模糊支持向量數(shù)據(jù)描述在建立機(jī)械設(shè)備運(yùn)行可靠性評(píng)估模型時(shí)只需要機(jī)械設(shè)備正常樣本數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn),以及該方法能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)置信度的特點(diǎn),引入一種基于模糊支持向量數(shù)據(jù)描述的運(yùn)行可靠性評(píng)估模型,并將所提評(píng)估模型應(yīng)用于滾動(dòng)軸承實(shí)測(cè)信號(hào)中,來驗(yàn)證其有效性。最后,在實(shí)驗(yàn)臺(tái)上采集齒輪不同工況下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),利用基于最小熵解卷積-快速變分模態(tài)分解和模糊近似熵的狀態(tài)特征提取方法對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行狀態(tài)特征提取并構(gòu)建狀態(tài)特征向量,然后利用基于模糊支持向量數(shù)據(jù)描述的運(yùn)行可靠性評(píng)估模型對(duì)所構(gòu)建的狀態(tài)特征向量進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果表明,本文所提方法可以有效地評(píng)估出齒輪不同工況下的運(yùn)行可靠性。
【圖文】：

第 2 章 快速變分模態(tài)分解算法遞歸式模態(tài)算法經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和局部均值分解(LMD)在號(hào)的時(shí)候往往會(huì)出現(xiàn)端點(diǎn)效應(yīng)和模態(tài)混疊的現(xiàn)象，所以本文選解算法——快速變分模態(tài)分解(FVMD)算法來處理機(jī)械設(shè)備的點(diǎn)效應(yīng)和模態(tài)混疊方面要優(yōu)于 LMD 和 EMD，在分解速度方VMD)。本章首先介紹 FVMD 算法，，然后將 FVMD 分別應(yīng)用于的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中，同時(shí)，將其與 EMD、LMD 和 VMD 進(jìn)行比較，性和快速性，接著以滾動(dòng)軸承實(shí)測(cè)信號(hào)為例探究 FVMD 算法子 α 對(duì)其濾波特性和收斂速度的影響，并給出了模態(tài)個(gè)數(shù) K 和。本章研究?jī)?nèi)容如圖 2-1 所示。

第 2 章 快速變分模態(tài)分解算法差別很大。為此，將信號(hào) x (t)在頻域中做進(jìn)一步分析， x (t)原始頻譜圖和經(jīng) FVMD分解后所得的頻譜圖分別如圖 2-7 和圖 2-8 所示。0 0.2 0.4 0.6 0.8 1-2020.5模態(tài)1時(shí)域圖模態(tài)2時(shí)域圖0 0.2 0.4 0.6 0.8 1-2020.5
【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】：2019
【分類號(hào)】：TN911.7;TH17

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