發(fā)布時(shí)間：2017-06-19 13:02

  本文關(guān)鍵詞：超完備有理小波變換的研究及其在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為模式識別和滾動軸承故障診斷的核心技術(shù),特征提取一直以來都是人們廣泛關(guān)注的課題。因?yàn)闈L動軸承早期故障信號具有非平穩(wěn)性,強(qiáng)噪聲性,難提取特征的特點(diǎn),所以如何有效的提取早期故障特征,已經(jīng)成為具有挑戰(zhàn)性的難題。本文對超完備有理小波變換進(jìn)行了研究,提出了兩種故障特征提取方法—基于自適應(yīng)有理小波變換的故障特征提取方法和基于有理雙樹復(fù)小波變換方法的故障特征提取方法,主要研究成果如下:①研究了基于自適應(yīng)有理小波變換的滾動軸承故障特征提取方法。首先根據(jù)故障信號的結(jié)構(gòu)特征,構(gòu)造出適應(yīng)故障信號的超完備有理小波,然后利用該有理小波對故障信號進(jìn)行分解,得到J層高頻小波分量,最后選取峭度較大的高頻小波分量進(jìn)行Hilbert瞬時(shí)頻率譜分析,以此實(shí)現(xiàn)了故障特征信息的提取。將該方法應(yīng)用到多組滾動軸承內(nèi)圈和外圈的故障振動信號中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法能有效地提取出滾動軸承的早期故障特征。②研究了基于有理雙樹復(fù)小波和支持向量機(jī)(SVM)的滾動軸承故障診斷方法。首先通過有理雙樹復(fù)小波變換將非平穩(wěn)的振動信號分解,由此得到不同頻帶的分量,然后對每個(gè)頻帶分量求其能量并進(jìn)行歸一化處理,最后將從各個(gè)頻帶分量中計(jì)算得到的歸一化能量特征參數(shù)作為SVM的輸入,以此來對滾動軸承的故障類型進(jìn)行識別。研究結(jié)果表明該方法可以有效、準(zhǔn)確地識別軸承的故障模式。
【關(guān)鍵詞】：特征提取 自適應(yīng)有理小波變換 有理雙樹復(fù)小波變換 支持向量機(jī) 故障分類
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH165.3;O174.2
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-7
• 1 緒論7-11
• 1.1 論文的研究背景7
• 1.2 小波的發(fā)展和研究現(xiàn)狀7-9
• 1.3 小波在滾動軸承故障診斷中的研究現(xiàn)狀9
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排9-11
• 2 小波分析理論11-21
• 2.1 小波變換11-17
• 2.1.1 連續(xù)小波變換12-14
• 2.1.2 離散小波變換14-15
• 2.1.3 二進(jìn)小波變換15-17
• 2.2 多分辨分析17
• 2.3 有理多分辨分析17-18
• 2.4 超完備有理小波變換18-21
• 3 自適應(yīng)有理小波變換在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用21-31
• 3.1 引言21
• 3.2 自適應(yīng)有理離散小波變換21-23
• 3.3 Hibert瞬時(shí)頻率譜23-24
• 3.4 基于自適應(yīng)有理小波變換的故障診斷步驟24
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析24-30
• 3.5.1 軸承內(nèi)圈故障診斷24-27
• 3.5.2 軸承外圈故障診斷27-30
• 3.6 本章小結(jié)30-31
• 4 基于有理雙樹復(fù)小波和SVM的滾動軸承故障分類方法31-39
• 4.1 引言31-32
• 4.2 有理雙樹復(fù)小波變換32-33
• 4.3 支持向量機(jī)33-35
• 4.4 有理雙樹復(fù)小波-SVM故障診斷方法35
• 4.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析35-38
• 4.6 本章小結(jié)38-39
• 5 總結(jié)與展望39-41
• 5.1 全文總結(jié)39
• 5.2 展望39-41
• 致謝41-42
• 參考文獻(xiàn)42-46
• 附錄46

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