【摘要】： 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的研究對于減小經(jīng)濟(jì)損失具有重要的意義。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,國內(nèi)外專家學(xué)者提出了各種各樣的故障診斷新方法和新思路,并且在實際中也得到了具體的應(yīng)用。然而在實際中如果為了獲取旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障數(shù)據(jù)庫而破壞機(jī)器那么將得不償失。本論文對旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷做了深入研究和探討: 1)基于文獻(xiàn)閱讀的基礎(chǔ)上,在Bently轉(zhuǎn)子試驗臺上模擬了旋轉(zhuǎn)機(jī)械的轉(zhuǎn)子不平衡、不對中、碰摩和油膜渦動等四種故障狀態(tài),并獲得了這些故障的振動位移信號,為小波分析提供輸入數(shù)據(jù)。 2)根據(jù)研究需要,總結(jié)了小波分析基本理論,包括小波分析技術(shù)的發(fā)展、連續(xù)小波分析、離散小波分析、多分辨率分析理論、Mallat算法和小波包分解算法,并應(yīng)用小波分析技術(shù)對上述四種故障的振動位移信號進(jìn)行分析。 3)研究應(yīng)用小波分析中的尺度與信號能量的關(guān)系來表征信號的特征向量,并選取合適的尺度來更好地確定向量的維數(shù),得到基于尺度-能量模的特征向量。 4)概括了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論和實現(xiàn)過程,研究數(shù)據(jù)挖掘中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、支持向量機(jī)和模糊聚類算法,并分別應(yīng)用這三種算法對上述特征向量進(jìn)行故障模式識別。 5)詳細(xì)地推導(dǎo)了支持向量機(jī)中求解最優(yōu)分類超平面的過程。 6)基于小波分析與數(shù)據(jù)挖掘用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的基礎(chǔ)上,比較了這三種算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：TH165.3

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本文編號：2674527