本文關鍵詞：基于LEACH協(xié)議的遠程機械故障診斷研究

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【摘要】：遠程故障診斷是利用計算機網(wǎng)絡，實現(xiàn)異地對現(xiàn)場設備故障監(jiān)測和診斷的技術。工程車輛作為工程建設所必需的施工工具，，安全、可靠的運行能有效保證工程的進度和質量，由于其處于惡劣的工作環(huán)境，極易導致故障發(fā)生。首先，傳統(tǒng)的檢測技術常采用有線方式，對于這種大型設備或野外工況很難實現(xiàn)有線的布線與傳輸；其次，液壓系統(tǒng)作為工程機械的核心，將會直接影響其工作效率。本文針對上述問題，做了以下研究： 1.基于LEACH協(xié)議提出一種改進的低功耗路由協(xié)議。無線傳感器網(wǎng)絡技術能夠較好解決傳統(tǒng)故障診斷中的布線難、不靈活等問題，然而無線傳感器網(wǎng)絡協(xié)議存在能量消耗高、網(wǎng)絡生存期較短等問題，本文對現(xiàn)有的路由協(xié)議進行研究，深入分析應用領域較廣的分簇路由協(xié)議LEACH，提出改進方案，最后以Matlab為平臺，對LEACH協(xié)議和改進后的協(xié)議進行仿真，結果表明，改進后的協(xié)議降低了網(wǎng)絡各節(jié)點能量消耗，從而延長了網(wǎng)絡生存時間。 2.基于局部均值分解提出一種新型故障診斷方法。工程車輛的液壓系統(tǒng)具有結構復雜、不易拆卸、故障原因不易辨識等問題，如何有效的提取故障特征是智能故障診斷的關鍵。針對該問題，本文提出一種基于局部均值分解近似熵的故障特征提取方法，并將其與LSSVM相結合來診斷機械故障。首先對故障信號進行LMD分解來實現(xiàn)故障特征的分離，然后計算各PF分量的近似熵來更精確的提取故障特征，最后將特征向量輸入LSSVM中進行故障識別。將其與EMD分解及小波分解的方法相比，結果表明，該方法提取故障特征更加準確，提高了故障診斷的準確率和速度。
【學位授予單位】：太原科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TN915.04;TN06

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本文編號：1288469