發(fā)布時間：2017-10-17 00:28

  本文關(guān)鍵詞：隱Markov模型在球磨機齒輪故障診斷中的應(yīng)用研究

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【摘要】：針對傳統(tǒng)齒輪故障診斷方法停留在靜態(tài)觀測的基礎(chǔ)之上，這往往忽略了故障發(fā)生前后的上下文信息。隨著隱馬爾科夫模型在旋轉(zhuǎn)機械中的應(yīng)用研究的展開，本文嘗試了將HMM故障診斷方法應(yīng)用在球磨機齒輪故障診斷中，在一個動態(tài)的環(huán)境中對球磨機齒輪減速器設(shè)備進行觀測、評估。在發(fā)電及其他選礦行業(yè)中，球磨機是很關(guān)鍵的磨煤設(shè)備，保證它的正常運行，間接保證了企業(yè)的經(jīng)濟效益，因此對球磨機齒輪的故障診斷研究是很有必要和有意義的。 本文首先對球磨機齒輪診斷研究現(xiàn)狀及球磨機齒輪振動信號的特征進行了簡單的闡述，，為后文振動信號的特征提取提供了理論依據(jù)。重點介紹了HMM的基本理論、算法學(xué)習(xí)以及DHMM在球磨機齒輪中進行故障診斷的流程。并進行了五種故障模型診斷實驗，對獲取的振動信號進行特征提取，歸一化，標(biāo)量量化得到量化序列集合，再對量化序列集合進行DHMM參數(shù)重估或利用Viterbi算法計算最大模型概率，從而建立DHMM模型庫或進行故障診斷。實驗結(jié)果表明DHMM故障診斷方法在球磨機齒輪中應(yīng)用具有較高的分類精度。第四章對多通道的振動信號進行了融合，介紹了SOM聚類編碼的基本理論和算法，利用SOM聚類編碼的方法實現(xiàn)了信號的降維、編碼，建立了單雙通道的DHMM模型，單雙通道的故障分類進行對比，實驗結(jié)果表明雙通道信息融合后的故障分類效果較單通道的高。最后為了方便對球磨機齒輪振動信號進行快速的分析，研究了基于Qt與matlab的HMM故障診斷軟件，介紹了本文的開發(fā)環(huán)境、開發(fā)工具、以及接口的實現(xiàn)方法。
【關(guān)鍵詞】：HMM 球磨機 齒輪 DHMM 故障診斷 Qt matlab
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-10
• 1 緒論10-18
• 1.1 球磨機的工作原理及其發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2 對球磨機齒輪進行故障診斷的必要性11-12
• 1.3 隱馬爾科夫模型在旋轉(zhuǎn)機械及球磨機故障診斷發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.3.1 隱馬爾科夫模型在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的研究現(xiàn)狀12
• 1.3.2 球磨機故障診斷發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.4 減速器齒輪故障診斷的研究現(xiàn)狀13-17
• 1.4.1 齒輪的簡易診斷方法13-15
• 1.4.2 齒輪振動信號的處理技術(shù)15-16
• 1.4.3 時頻分析技術(shù)16
• 1.4.4 倒頻域分析16
• 1.4.5 其它信號處理技術(shù)16-17
• 1.5 本文研究內(nèi)容17-18
• 2 馬爾科夫模型及 HMM 的基本理論和算法18-23
• 2.1 引言18
• 2.2 馬爾科夫模型18-19
• 2.3 HMM 的基本理論和算法19-23
• 2.3.1 HMM 的基本理論19-20
• 2.3.2 HMM 基本算法20-22
• 2.3.3 幾種類型的 HMM22-23
• 3 齒輪的 DHMM 故障診斷方法研究23-34
• 3.1 引言23
• 3.2 球磨機齒輪常見故障23-24
• 3.3 球磨機減速器齒輪振動及其特點24
• 3.4 球磨機齒輪振動信號的時域特征與頻域特征24-27
• 3.4.1 正常齒輪的時域與頻域特征24-25
• 3.4.2 均勻磨損齒輪的時域和頻域特征25
• 3.4.3 齒輪不同軸的時域與頻域特征25
• 3.4.4 齒輪偏心時的時域與頻域特征25
• 3.4.5 局部異常齒輪的時域與頻域特征25
• 3.4.6 齒距誤差齒輪的時域與頻域特征25-27
• 3.5 球磨機齒輪磨損故障分析27-28
• 3.6 DHMM 應(yīng)用于球磨機齒輪故障診斷的方法和流程28-34
• 3.6.1 故障特征提取28-29
• 3.6.2 觀測序列的歸一化及標(biāo)量量化29
• 3.6.3 DHMM 訓(xùn)練29-30
• 3.6.4 DHMM 故障診斷30-31
• 3.6.5 診斷結(jié)果31-33
• 3.6.6 結(jié)語33-34
• 4 多通道振動信號 SOM 信息融合 DHMM 故障診斷方法研究.34-44
• 4.1 引言34
• 4.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合方法34
• 4.3 SOM 模型基本理論34-36
• 4.4 SOM 算法學(xué)習(xí)36-37
• 4.5 SOM 聚類編碼37-38
• 4.6 多通道信息融合 DHMM 故障診斷38-44
• 4.6.1 模型的建立38-40
• 4.6.2 診斷結(jié)果40-43
• 4.6.3 結(jié)果分析43-44
• 5 基于 Qt 的 HMM 故障診斷軟件設(shè)計與開發(fā)44-53
• 5.1 引言44-45
• 5.2 開發(fā)工具的簡介45-47
• 5.2.1 MATLAB 簡介45-46
• 5.2.2 Qt 簡介46-47
• 5.3 Qt 框架的搭建47
• 5.4 實現(xiàn) matlab 與 Qt 的接口通信47-53
• 6 總結(jié)與展望53-55
• 6.1 研究總結(jié)53
• 6.2 未來展望53-55
• 參考文獻55-58
• 致謝58-59
• 個人簡歷在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及科研成果59

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本文編號：1045804