本文關(guān)鍵詞：基于EMD和混沌分析的轉(zhuǎn)子振動故障特征提取與診斷

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【摘要】：隨著科技的發(fā)展，旋轉(zhuǎn)機(jī)械不斷朝著大型化、高速化和自動化的方向發(fā)展。這些發(fā)展在提高生產(chǎn)效率的同時，對設(shè)備的安全運(yùn)行也提出了更嚴(yán)格的要求。對旋轉(zhuǎn)設(shè)備的故障，，尤其是對轉(zhuǎn)子振動故障進(jìn)行診斷，對保證旋轉(zhuǎn)設(shè)備的安全和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有著重要意義。本文研究基于EMD和混沌分析的轉(zhuǎn)子振動故障特征提取與診斷方法，提出了三頻段重構(gòu)方法和混合特征提取模型，并對一些關(guān)鍵問題的解決進(jìn)行了深入研究。 首先針對常見的轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡、轉(zhuǎn)子不對中、油膜渦動、動靜碰摩四種非線性振動故障，以故障機(jī)理為基礎(chǔ)，對不同振動故障進(jìn)行理論分析，得出各故障在時域、頻域等方面的特征，明確了振動故障的表現(xiàn)形式，為后續(xù)的故障判斷提供了參考依據(jù)。然后，以EMD信號分解方法為基礎(chǔ)，重構(gòu)三頻段信號分量，分析提取高中低頻相對能量與能量熵作為故障特征的可行性，指出了該特征提取方法對于轉(zhuǎn)子不對中和動靜碰摩故障診斷的不足。通過對故障信號高頻分量混沌數(shù)值特征分析，得出了高頻分量的關(guān)聯(lián)維和最大Lyapunov指數(shù)作為特征在區(qū)分不對中和碰摩故障中的可行性。隨后，通過實驗臺采集轉(zhuǎn)子信號樣本，并提取樣本的三頻段相對能量、能量熵和高頻段混沌數(shù)值特征形成特征向量。最后，利用支持向量機(jī)方法作為分類理論，并采用決策導(dǎo)向無環(huán)圖方案構(gòu)建多分類器，對采集樣本進(jìn)行訓(xùn)練和診斷，分析實驗結(jié)果得出該診斷方案的優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH165.3

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本文編號：1176862