本文以滾動軸承音頻信號的故障診斷為研究對象。在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行深入分析的基礎(chǔ)上,提出了基于小波包分析與倒譜域分析的DWT-LPCC與DWT-MFCC新特征參數(shù),并給出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論相結(jié)合的信息融合故障診斷方法,并進行了基于音頻信號的軸承故障診斷仿真實驗。 首先分析了軸承故障診斷的研究意義和現(xiàn)狀�；仡櫫藗鹘y(tǒng)的軸承故障診斷的方法以及其優(yōu)缺點,說明在日趨復雜的機械系統(tǒng)中急需新的軸承故障診斷方法的研究和應用。 然后,使用小波包理論分析各類型滾動軸承音頻信號的不同頻帶的信號特征,利用小波包分解的信號能量系數(shù)改進了傳統(tǒng)的MFCC與LPCC的特征向量,并用仿真實驗證明了新特征參數(shù)DWT-LPCC與DWT-MFCC的有效性。 其次,從神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型入手,詳細的分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和函數(shù)映射、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點。利用MATLAB軟件進行了子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷的仿真實驗。從D-S證據(jù)理論的基本概念和合成規(guī)則入手,分析了證據(jù)理論應用于信息融合的有效性。 最后,本文設(shè)計了一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論的信息融合故障診斷方法,從待診斷系統(tǒng)的所獲信息的特點入手,劃分出兩個故障特征征兆域,設(shè)計兩...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 滾動軸承故障診斷的研究意義
    1.2 滾動軸承故障診斷的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 滾動軸承故障診斷的發(fā)展階段
        1.2.2 軸承故障診斷的常用的技術(shù)
        1.2.3 滾動軸承故障診斷的研究趨勢
    1.3 論文工作及結(jié)構(gòu)
        1.3.1 主要工作
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
第二章 滾動軸承的故障及其音頻信號的特征參數(shù)提取
    2.1 滾動軸承的故障特點及類型
    2.2 滾動軸承故障音頻信號的特征參數(shù)提取
        2.2.1 音頻信號的采樣
        2.2.2 預處理
        2.2.3 特征參數(shù)的提取
            2.2.3.1 LPCC特征參數(shù)的提取
            2.2.3.2 MFCC特征參數(shù)的提取
    2.3 引入小波分析的特征參數(shù)提取方法
        2.3.1 離散小波變換的原理
        2.3.2 音頻信號的小波包分析
        2.3.3 對軸承故障音頻信號分析的小波基選擇
        2.3.4 基于小波包分析的音頻信號特征參數(shù)提取
    2.4 DWT-MFCC與DWT-LPCC混合特征參數(shù)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法
    3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軸承故障診斷方法的原理
        3.1.1 BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
        3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習訓練算法
    3.2 自適應學習與修正權(quán)值的BP算法
        3.2.1 采用自適應學習率的BP算法
        3.2.2 增加動量因子修正權(quán)值的BP算法
    3.3 傳統(tǒng)的BP算法與自適應學習的BP算法的性能比較
    3.4 實驗仿真及結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
第四章 DS-BP滾動軸承故障診斷方法
    4.1 D-S證據(jù)理論概述
    4.2 滾動軸承故障診斷的D-S推導過程
        4.2.1 證據(jù)理論的基本概念與公式
        4.2.2 證據(jù)組合規(guī)則
        4.2.3 基于基本概率賦值的決策
    4.3 利用D-S證據(jù)理論改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法
    4.4 證據(jù)理論的示例分析
    4.5 基于音頻信號的DS-BP滾動軸承故障診斷仿真及仿真結(jié)果分析
        4.5.1 基于音頻信號的DS-BP滾動軸承故障診斷仿真實驗
        4.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和D-S理論改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對比分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間主要的研究成果



本文編號：3830698