本文關(guān)鍵詞：基于LMD-SVM的軋機(jī)液壓系統(tǒng)故障識(shí)別應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 液壓系統(tǒng) 局部均值分解 多特征提取 信號(hào)辨識(shí) 多元廣義相關(guān)性分析

【摘要】：液壓系統(tǒng)是鋼鐵企業(yè)必不可少的設(shè)備之一。隨著企業(yè)集成化程度越來越高,對(duì)于液壓系統(tǒng)工作狀態(tài)的要求也越來越嚴(yán)格。穩(wěn)定的液壓系統(tǒng)不僅能提供可靠的工作環(huán)境,而且能有效保障鋼鐵產(chǎn)品的質(zhì)量和產(chǎn)量。但是由于液壓系統(tǒng)設(shè)備復(fù)雜,同時(shí)與其他設(shè)備耦合性高。因此液壓系統(tǒng)壓力波動(dòng)異常,并不一定由液壓系統(tǒng)故障造成。如果盲目停止生產(chǎn)排除故障,往往會(huì)浪費(fèi)人力物力、降低生產(chǎn)產(chǎn)能。因此辨識(shí)液壓系統(tǒng)壓力信號(hào)波動(dòng)異常,準(zhǔn)確找到異常原因不僅可以保證液壓系統(tǒng)的正常運(yùn)行,還可以提高系統(tǒng)工作效率、降低維護(hù)成本。本文以某熱軋廠液壓系統(tǒng)主管壓力信號(hào)作為研究對(duì)象,在原有數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)上增加了IBA-PDA液壓數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測系統(tǒng),對(duì)液壓主管壓力信號(hào)采集、存儲(chǔ)、分析和處理,實(shí)現(xiàn)液壓數(shù)據(jù)在線處理和分析等功能。本文針對(duì)主管壓力信號(hào)辨識(shí)問題,提出了改進(jìn)局部均值分解(LMD)算法和多特征組合的辨識(shí)方法實(shí)現(xiàn)信號(hào)的故障辨識(shí)并查找信號(hào)波動(dòng)異常原因。首先討論了幾種常用的液壓信號(hào)處理方法,通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)際液壓信號(hào)數(shù)據(jù)仿真比較了幾種算法的優(yōu)缺點(diǎn),并選取了LMD算法分解液壓信號(hào);其次提取分量的能量、裕度等特征形成多特征向量送入支持向量機(jī)(SVM)中學(xué)習(xí)和辨識(shí);最后采用多元廣義相關(guān)性分析查找信號(hào)波動(dòng)異常的原因。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比仿真驗(yàn)證了本文所提出辨識(shí)方法的有效性,特別對(duì)波動(dòng)信息相似信號(hào)的辨識(shí)上本文方法誤判率較低,辨識(shí)效果較好。
【關(guān)鍵詞】：液壓系統(tǒng) 局部均值分解 多特征提取 信號(hào)辨識(shí) 多元廣義相關(guān)性分析
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TG333
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 液壓系統(tǒng)故障診斷研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)10-12
• 1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 液壓系統(tǒng)故障診斷發(fā)展趨勢(shì)11-12
• 1.3 本文研究內(nèi)容以及結(jié)構(gòu)安排12-15
• 1.3.1 本文研究內(nèi)容12-14
• 1.3.2 本文結(jié)構(gòu)安排14-15
• 第2章 液壓數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測系統(tǒng)的構(gòu)建15-21
• 2.1 液壓數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測系統(tǒng)組成和功能15-16
• 2.2 PDA技術(shù)16-17
• 2.3 液壓數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)17-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第3章 液壓信號(hào)常用分析方法研究21-45
• 3.1 時(shí)域和頻域分析法21
• 3.2 小波分析法21-23
• 3.3 EMD（經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解）23-26
• 3.3.1 EMD算法原理23-25
• 3.3.2 集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解—EEMD25-26
• 3.4 LMD（局部均值分解）26-32
• 3.4.1 LMD算法原理27-30
• 3.4.2 LMD算法研究方向30-32
• 3.5 EMD和LMD算法對(duì)比32
• 3.6 液壓信號(hào)分解方法仿真32-44
• 3.6.1 實(shí)驗(yàn)信號(hào)仿真分析32-40
• 3.6.2 液壓主管信號(hào)仿真分析40-44
• 3.6.3 本節(jié)小結(jié)44
• 3.7 本章小結(jié)44-45
• 第4章 液壓系統(tǒng)故障診斷方法理論研究45-56
• 4.1 液壓信號(hào)故障辨識(shí)可行性研究45-46
• 4.2 分類算法實(shí)現(xiàn)46-54
• 4.2.1 最優(yōu)分類平面46-47
• 4.2.2 支持向量機(jī)理論47-49
• 4.2.3 松弛變量和核函數(shù)49-50
• 4.2.4 參數(shù)尋優(yōu)50-51
• 4.2.5 SVM多分類算法51-52
• 4.2.6 SVM算法仿真研究52-54
• 4.3 多元廣義相關(guān)性分析54-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 第5章 基于LMD-SVM辨識(shí)方法在液壓系統(tǒng)故障診斷中應(yīng)用56-68
• 5.1 液壓信號(hào)具體表現(xiàn)形式概述56-57
• 5.2 基于改進(jìn)LMD-SVM的液壓信號(hào)辨識(shí)方法57-67
• 5.2.1 液壓故障辨識(shí)方法步驟57-58
• 5.2.2 信號(hào)預(yù)處理58
• 5.2.3 LMD分解結(jié)果58-62
• 5.2.4 液壓系統(tǒng)信號(hào)特征提取62-63
• 5.2.5 SVM多分類方法63-64
• 5.2.6 辨識(shí)結(jié)果及分析64-66
• 5.2.7 廣義相關(guān)系分析66-67
• 5.3 本章小結(jié)67-68
• 第6章 結(jié)論與展望68-70
• 6.1 本文總結(jié)68-69
• 6.2 展望69-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文75-76
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目76

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本文編號(hào)：859577