本文關(guān)鍵詞：基于遺傳編程與核主元分析的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究

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【摘要】：本文針對(duì)滾動(dòng)軸承的典型故障,進(jìn)行了基于遺傳編程(Genetic Programming,GP)與核主元分析(KPCA)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究。經(jīng)試驗(yàn)獲得軸承健康狀態(tài)及典型故障(外圈故障,內(nèi)圈故障及滾動(dòng)體故障)下的振動(dòng)信號(hào),提取故障信號(hào)特征并計(jì)算不同狀態(tài)下的時(shí)、頻域特征參數(shù),利用遺傳編程對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,構(gòu)造了對(duì)故障敏感高的復(fù)合特征參數(shù),提高了軸承狀態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確度。此外,將核主元分析與遺傳編程結(jié)合,增強(qiáng)復(fù)合特征參數(shù)識(shí)別軸承狀態(tài)的能力。主要內(nèi)容如下： (1)計(jì)算滾動(dòng)軸承不同狀態(tài)下的時(shí)域、頻域特征參數(shù),引入識(shí)別因子指標(biāo)選取具有較高敏感性的時(shí)域特征參數(shù)和頻域特征參數(shù),應(yīng)用遺傳編程(GP)算法對(duì)所選擇的時(shí)域、頻域特征參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,構(gòu)造新的復(fù)合特征參數(shù),與優(yōu)化前的特征參數(shù)相比, GP優(yōu)化后的復(fù)合特征參數(shù)對(duì)故障具有更高的敏感性。 (2)采用核主元分析法(KPCA)分別對(duì)原始特征參數(shù)與遺傳編程(GP)算法優(yōu)化產(chǎn)生的復(fù)合特征參數(shù)進(jìn)行故障識(shí)別,分析并且比較兩種情況下的第一、第二主元在識(shí)別軸承運(yùn)行狀態(tài)方面的能力,可以得出,對(duì)GP優(yōu)化之后的復(fù)合指標(biāo)進(jìn)行KPCA分析,得到的特征具有更強(qiáng)的分類識(shí)別能力。 (3)將遺傳編程及KPCA方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,進(jìn)行了軸承故障智能識(shí)別方法研究,驗(yàn)證了論文所提方法的有效性。分別做三組對(duì)照試驗(yàn)：原始特征參數(shù)輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；KPCA優(yōu)化之后的特征輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；GP與KPCA優(yōu)化之后的特征輸入到Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),試驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)過GP與KPCA優(yōu)化之后提取的特征對(duì)軸承狀態(tài)具有更強(qiáng)的識(shí)別能力。
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TH165.3

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本文編號(hào)：1220143