本文關(guān)鍵詞：基于雙網(wǎng)格校正小波聚類的航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)振動故障診斷

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【摘要】：轉(zhuǎn)子系統(tǒng)是航空發(fā)動機這類典型旋轉(zhuǎn)機械的核心部件,它的正常與否關(guān)系到整臺設(shè)備的運行狀態(tài),為了提高工作效率、避免重大事故發(fā)生,對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷具有重要意義。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,智能化逐漸成為故障診斷的發(fā)展方向,而隨著故障信息數(shù)據(jù)的劇增及“知識瓶頸”的存在,常規(guī)模式識別方法難以滿足現(xiàn)代故障診斷的要求,發(fā)展新的方法快速智能地實現(xiàn)轉(zhuǎn)子故障的模式識別及聚類診斷仍是當(dāng)前的研究熱點。故障診斷本質(zhì)是應(yīng)用數(shù)學(xué)方法對蘊含相關(guān)故障信息的數(shù)據(jù)進行模式的自動處理和判別,本文探索了小波聚類方法在航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用:首先,針對傳統(tǒng)小波聚類高維空間復(fù)雜度高的問題,提出了基于元胞儲存的改進小波聚類算法。以元胞數(shù)組結(jié)構(gòu)儲存網(wǎng)格空間中含有有效數(shù)據(jù)的非空單元,避免網(wǎng)格單元的無效操作,同時應(yīng)用元胞數(shù)組結(jié)構(gòu)能夠?qū)θ我忸愋汀⑷我獬叽绲臄?shù)據(jù)進行操作的特性,將數(shù)據(jù)內(nèi)容及其地址建立在同一查找表上,構(gòu)建映射關(guān)系,以徹底減小算法的空間復(fù)雜度。通過對轉(zhuǎn)子故障模擬實驗,對其小波聚類故障診斷,結(jié)果表明:元胞儲存能夠降低算法的空間復(fù)雜度,提高算法的效率,基于元胞儲存的小波聚類能夠?qū)D(zhuǎn)子故障狀態(tài)進行很好的區(qū)分。其次,針對傳統(tǒng)小波聚類算法采用相連定義聚類時精度和效率不夠的問題,提出一種基于廣度優(yōu)先搜索的改進小波聚類算法。該算法以小波聚類算法網(wǎng)格鄰居單元定義去改善廣度優(yōu)先搜索鄰居聚類算法人工輸入?yún)?shù)的敏感性,同時以廣度優(yōu)先搜索鄰居聚類算法類門限參數(shù)的設(shè)定去改善小波聚類算法類劃分不精確的缺陷。通過航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子模擬振動信號實驗數(shù)據(jù),對其分別進行小波聚類,廣度優(yōu)先搜索鄰居聚類以及改進的小波聚類分析,結(jié)果表明:基于廣度優(yōu)先搜索的小波聚類能夠很好地改善傳統(tǒng)小波聚類的聚類精度和聚類速度,降低計算復(fù)雜度。最后,針對網(wǎng)格聚類算法不可避免產(chǎn)生的MAUP問題,提出了一種基于雙網(wǎng)格校正小波聚類算法。該算法以最大密集網(wǎng)格規(guī)則下獲得的網(wǎng)格劃分K值時進行原始網(wǎng)格小波聚類,以均勻分布假設(shè)規(guī)則獲得的網(wǎng)格劃分K值下進行校正網(wǎng)格小波聚類,通過校正算法得到最佳的聚類結(jié)果。通過基于雙網(wǎng)格校正小波聚類的轉(zhuǎn)子故障診斷實例,結(jié)果表明:小波聚類精度得到提高,降低了網(wǎng)格劃分和網(wǎng)格密度閾值對聚類質(zhì)量的影響;雙網(wǎng)格聚類的并行處理也提高了算法的速度,緩和了一種尺寸下網(wǎng)格均勻劃分與數(shù)據(jù)對象非均勻分布的相互矛盾,為MAUP問題提供了一種解決思路。
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V263.6;TP311.13

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