由于大型機(jī)械裝備的特殊工況對其健康管理提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),如何準(zhǔn)確有效地對關(guān)鍵零部件進(jìn)行剩余壽命預(yù)測及再制造性研究已成了企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。本文就大型機(jī)械裝備再制造領(lǐng)域中面臨的兩大難題——如何有效預(yù)測剩余壽命及評估其可再制造性,對復(fù)雜工況下大型構(gòu)件基于狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)融合的剩余壽命預(yù)測算法及其可再制造性系數(shù)評價(jià)方法進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。首先,本文對常見的剩余壽命預(yù)測方法及再制造現(xiàn)狀,還有數(shù)據(jù)融合算法與SVM數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了研究,通過分析比較,總結(jié)提出了適用于大型構(gòu)件剩余壽命預(yù)測的方法,同時(shí)也為健康管理診斷PHM做了奠基。然后,選擇大型破碎機(jī)輥套為試驗(yàn)研究對象,在PRONOSTIA試驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行加速壽命試驗(yàn),使用傳感器采集得到加速度和溫度原始數(shù)據(jù)信息。通過時(shí)域、頻域及時(shí)頻域三維特征分析實(shí)現(xiàn)特征獲取,選取出最能體現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)的信號(hào)特征,并通過預(yù)處理手段消除狀態(tài)特征的奇異值及趨勢項(xiàng),再用小波技術(shù)對原始信號(hào)實(shí)現(xiàn)降噪。其次,構(gòu)建預(yù)測輥套剩余壽命的數(shù)學(xué)模型。通過最小二乘和D-S數(shù)據(jù)融合將加速度信號(hào)和溫度信號(hào)整合構(gòu)建預(yù)測SVM預(yù)測模型,先利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練集對預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練,再通過網(wǎng)格尋優(yōu)算法及交叉驗(yàn)證優(yōu)化模型參數(shù),最后利用優(yōu)化好的SVM模型完成預(yù)測。同時(shí)將本文方法的預(yù)測結(jié)果跟僅利用單個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行預(yù)測及其他預(yù)測方法的剩余壽命預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比驗(yàn)證,并且將輥套在不同工況下進(jìn)行疲勞試驗(yàn),結(jié)果證明本文所提預(yù)測方法的可靠性和算法的正確性。最后,本文針對輥套健康管理中的可再制造性問題進(jìn)行分析,根據(jù)機(jī)械設(shè)備現(xiàn)行評價(jià)其可再制造性的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)了更適用評價(jià)本文討論對象的可再制造性系數(shù)模型,并確定了模型中各個(gè)指數(shù)的具體算法。該模型從技術(shù)、經(jīng)濟(jì)及環(huán)境三個(gè)維度綜合評定輥套的可再制造性,形成了一套完整的評價(jià)其可再制造性指數(shù)的方法,實(shí)例結(jié)果表明該方法有效可行。
【學(xué)位單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TH69
【部分圖文】：

2.2 支持向量機(jī)理論支持向量機(jī)（SVM）是由統(tǒng)計(jì)學(xué)理論發(fā)展而來的一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在回歸和分類問題上具有優(yōu)越的表現(xiàn)性能。SVM 起源于二維分類問題的最優(yōu)分類面，其本質(zhì)如圖2.2 所述。圖2.2 最優(yōu)分類面示意圖其中，方塊和圈圈表征兩類子樣，H 代表分類線，平行于H 的兩條直線1H 、2H 各自經(jīng)過離 H 距離最小的樣本， 、 之間的距離大小稱作分類間隔。最優(yōu)分類線不僅可以在零訓(xùn)練錯(cuò)誤率下把兩類樣本準(zhǔn)確分離，并要保證分類間距最大。SVM 求解把計(jì)算低維空間nR 中的ix 與jx轉(zhuǎn)換成計(jì)算高維特征空間F 中的Tx x，將線性不可分問題進(jìn)行線性化求解。設(shè)定樣本集 1, | , ,n ni i i i ix y x R y R S X Y ，ix 為輸入變量，iy 為對應(yīng)的預(yù)估值

行試驗(yàn)并收集數(shù)據(jù)。加速度傳感器工作頻率為25.6 kHz，采集周期為 10s，一次采集2560 組數(shù)據(jù)；溫度傳感器工作頻率為 10Hz，采集周期為 10s，一次采集 100 組數(shù)據(jù)。試驗(yàn)平臺(tái)布置如圖3.1 所示。圖3.1 試驗(yàn)平臺(tái)布置圖本文使用 IEEE PHM 2012 Data Challenge 試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析說明[140]。本次共進(jìn)行了4 組試驗(yàn)，每組試驗(yàn)失效一個(gè)樣件。第一、第二組試驗(yàn)的測試要求為施加徑向載荷4000kN 并以1800rpm/min 的轉(zhuǎn)速工作；第三、第四組試驗(yàn)的測試要求為施加徑向載荷4200kN，并以1650rpm/min 的轉(zhuǎn)速工作，將最終試驗(yàn)數(shù)據(jù)整理至表3.1。

特征信號(hào)的提取也是基于時(shí)間片進(jìn)行的，通過提取每個(gè)時(shí)間片上的特征，然后將其組合成一個(gè)新的特征序列。本文以輥套 1 為例進(jìn)行說明，先將整個(gè)生命周期內(nèi)的輥套振動(dòng)加速度及溫度信號(hào)繪制成圖3.2 所示。圖 3.2 加速度和溫度原始信號(hào)由圖可知，其整個(gè)生命周期能直觀地分成平穩(wěn)、衰退和失效三個(gè)明顯的階段。在平穩(wěn)階段中，信號(hào)幅值處于較低水平；在衰退階段中，幅值開始逐漸增大，但增大速度很緩慢；在失效階段中，幅值劇烈增加，并造成最終失效。為準(zhǔn)確評估輥套的健康狀態(tài)，必須確定一個(gè)能有效表征整個(gè)生命周期內(nèi)輥套衰退狀況的特征，常見的特征主要有時(shí)域、頻域及時(shí)頻域特征三類。3.2.1 時(shí)域特征時(shí)域特征參量包含有量綱及無量綱參量。正常狀態(tài)下，有量綱參量會(huì)隨故障水平的加重而變大，但也會(huì)受具體工況的影響。無量綱參量通常由發(fā)生失效的概率密度函數(shù)決定，跟零件的具

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2808218