【摘要】： 當(dāng)前,工礦企業(yè)大型設(shè)備的數(shù)目越來越多,關(guān)鍵設(shè)備的檢測與診斷技術(shù)所帶來的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益,也不斷為人們所認(rèn)識(shí)。因此,預(yù)防維修到預(yù)知維修的轉(zhuǎn)變也成為必然,順應(yīng)了機(jī)械設(shè)備故障診斷的趨勢。 對(duì)于時(shí)間序列,利用時(shí)間序列的相空間重構(gòu)可以保存系統(tǒng)的某些性質(zhì),在此基礎(chǔ)上可以建立動(dòng)力系統(tǒng)的非線性模型并進(jìn)行預(yù)測。對(duì)于機(jī)械系統(tǒng)狀態(tài)的預(yù)測,就是根據(jù)已知的某時(shí)刻以前機(jī)械系統(tǒng)的狀態(tài)運(yùn)動(dòng)軌跡,預(yù)測該時(shí)刻以后最大可預(yù)測尺度內(nèi)軌跡的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。 論文首先分析了混沌的復(fù)雜特性以及其他混沌識(shí)別方法的利弊。針對(duì)所作分析,提出了一種混沌相空間重構(gòu)的方法:即運(yùn)用互信息函數(shù)方法確定有效延遲時(shí)間;CAO方法確定最佳嵌入維數(shù)。 然后根據(jù)相空間重構(gòu)所確定的混沌時(shí)間序列的延遲時(shí)間以及嵌入維數(shù),運(yùn)用Volterra級(jí)數(shù)算法推算出未來一定時(shí)間內(nèi)的時(shí)間序列,以達(dá)到對(duì)設(shè)備未來故障狀態(tài)預(yù)測分析的目的。 為解決強(qiáng)噪聲環(huán)境中的大型機(jī)械故障的早期信號(hào)微弱的問題,運(yùn)用了Duffing振子的間歇混沌現(xiàn)象對(duì)強(qiáng)噪聲背景中的微弱信號(hào)進(jìn)行檢測,并將其應(yīng)用在軋機(jī)設(shè)備的齒輪和轉(zhuǎn)子的故障檢測中,同時(shí)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果進(jìn)行分析。 最后,將整套理論方法應(yīng)用到減速機(jī)的故障狀態(tài)預(yù)測中:將所預(yù)測的時(shí)間序列運(yùn)用Duffing振子來提取特征信號(hào),并通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理決策,給出故障診斷結(jié)果,從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)械故障狀態(tài)的預(yù)測分析。
【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】：2010
【分類號(hào)】：TG333;TH165.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2664153