【摘要】：隨著空間科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和載人航天工程的發(fā)展,尤其是空間推進(jìn)技術(shù)的大力發(fā)展,航天器空間模擬實(shí)驗(yàn)對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)備的要求正在逐漸提高,而真空泵的正常運(yùn)行是實(shí)驗(yàn)順利進(jìn)行的必要條件,因而對(duì)真空泵的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)具有重要意義。本文主要是針對(duì)真空泵最常見的過載故障進(jìn)行了研究。首先,根據(jù)聲發(fā)射信號(hào)的采集原理,搭建真空泵的聲發(fā)射信號(hào)采集系統(tǒng),系統(tǒng)分為硬件和軟件兩部分。硬件方面主要是由聲發(fā)射傳感器、前置放大器以及數(shù)字采集卡組成。軟件方面則是由LabVIEW編寫的上位機(jī)采集程序和由Matlab編寫的數(shù)據(jù)處理程序組成。采集系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了系統(tǒng)驗(yàn)證后,在試驗(yàn)場(chǎng)地采集了正常信號(hào)和過載信號(hào)。然后,因?yàn)椴杉降穆暟l(fā)射信號(hào)中混雜有大量的背景噪聲,于是本文首先使用基于奇異值分解的去噪方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪處理,提出了結(jié)合奇異值貢獻(xiàn)率和奇異值斜率變化的分離階數(shù)選擇方法。然后通過仿真的實(shí)驗(yàn)信號(hào)來驗(yàn)證該去噪方法的有效性。其次對(duì)信號(hào)進(jìn)行特征向量的提取,本文共使用了3種特征提取方法:(1)對(duì)信號(hào)的時(shí)域提取歪度、峭度指數(shù)、峰值等等6個(gè)特征值,并將其組成時(shí)域的特征向量。(2)對(duì)信號(hào)進(jìn)行7層小波包分解,提取信號(hào)分解得到的前8個(gè)頻段的相對(duì)能量組成信號(hào)頻域的特征向量;(3)對(duì)信號(hào)進(jìn)行集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,選擇信號(hào)分解的前9個(gè)本征模態(tài)函數(shù)的相對(duì)能量組成信號(hào)頻域的特征向量;從運(yùn)行時(shí)間和識(shí)別正確率兩方面對(duì)3者進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明,小波包分解提取的特征向量識(shí)別率最高,能達(dá)到96.7%左右,速度也較快。對(duì)于提取出的特征向量,本文使用了支持向量機(jī)和極限學(xué)習(xí)機(jī)兩種模式識(shí)別方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行判別。從識(shí)別正確率和運(yùn)行時(shí)間上對(duì)兩者進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,支持向量機(jī)和極限學(xué)習(xí)機(jī)都可以區(qū)分出正常信號(hào)和過載信號(hào),但是支持向量機(jī)的正確率要高于極限學(xué)習(xí)機(jī),而極限學(xué)習(xí)機(jī)的速度優(yōu)于支持向量機(jī),但是由于兩者的運(yùn)行時(shí)間都在接受范圍之類,所以最終本文選擇支持向量機(jī)作為本次研究的模式識(shí)別方法。
【圖文】：

真空泵安全事故

天舟一號(hào)進(jìn)行總裝測(cè)試
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：V416.8

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2709456