旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障模式識別方法研究.pdf 全文免費在線閱讀
本文關(guān)鍵詞:旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障模式識別方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
網(wǎng)友qujim2013近日為您收集整理了關(guān)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障模式識別方法研究的文檔,希望對您的工作和學(xué)習(xí)有所幫助。以下是文檔介紹:國內(nèi)圖書分類號:TK268.1國際圖書分類號:621.1博士學(xué)位論文學(xué)校代碼:10079密級:公開旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障模式識別方法研究博士研究生:導(dǎo)申請學(xué)位:學(xué)科:所在學(xué)院:答辯日期:授予學(xué)位單位:呂蓬徐大平教授工學(xué)博士動力工程與工程熱物理能源動力與機(jī)械工程學(xué)院2010年6月華北電力大學(xué)ClassifiedIndex:TK268.1U.D.C:621.1DissertationfortheDoctoralDegreeinSchoolofEnergyandPowerEngineeringStudyonPatternRecognitionMethodforFaultofRotatingMachinesCandidate:Supervisor:AcademicDegreeAppliedfor:Speciality:School:DateofDefence:LvPengProf.XuDapingDoctorofEngineeringPowerEngineeringandEngineeringThermophysicsSchoolofEnergyPowerandMechanicalEngineeringJune,2010Degree-Conferring—Institution:NorthChinaElectricPowerUniversity聲明尸明本人鄭重聲明:此處所提交的博士學(xué)位論文《旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障模式識別方法研究》,是本人在華北電力大學(xué)攻讀博士學(xué)位期間,在導(dǎo)師指導(dǎo)下,獨立進(jìn)行研究工作所取得的成果。盡我所知,除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外,本學(xué)位論文的研究成果不包含任何他人享有著作權(quán)的內(nèi)容。對本論文所涉及的研究工作做出貢獻(xiàn)的其他個人和集體,均已在文中以明確方式標(biāo)明。期:卻歹a、壚關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的說明本人完全了解華北電力大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定,即:①學(xué)校有權(quán)保管i并向有關(guān)部門送交學(xué)位論文的原件與復(fù)印件;②學(xué)?梢圆捎糜坝、縮印或其它復(fù)制手段復(fù)制并保存學(xué)位論文;③學(xué)校可允許學(xué)位論文被查閱或借閱;④學(xué)?梢詫W(xué)術(shù)交流為目的,復(fù)制贈送和交換學(xué)位論文;⑤同意學(xué)?梢杂貌煌绞皆诓煌襟w上發(fā)表、傳播學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容。(涉密的學(xué)位論文在解密后遵守此規(guī)定)作?:璉日期:切。.尸‘yyl-,翩張慨尋日期:知/o、≯華北電力大學(xué)博士學(xué)位論文摘要摘要隨著機(jī)械設(shè)備日趨大型化、高速化、自動化,使得設(shè)備組成和結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,各部分之間的聯(lián)系更加緊密。對機(jī)械設(shè)備及其每一個零部件的工作可靠性都提出了極高的要求。提高故障診斷的自動化和智能化成為當(dāng)今復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域的研究熱點。故障模式識別方法是影響故障診斷效果的關(guān)鍵之一,因此故障模式識別方法的研究具有理論價值和實際意義。本文研究在已提取故障特征數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行故障模式識別的方法。針對工程實際中故障樣本少、故障類別多、故障特征復(fù)雜等問題,研究粗糙集、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障模式識別中的應(yīng)用。主要研究工作如下:1)在基于粗糙集的模式識別方法中,需要對獲取的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化。自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是常用的離散化方法,但需要事先確定聚類的數(shù)目,由于實際工程對象的復(fù)雜性,聚類數(shù)目往往難以直觀確定。本文提出了采用自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化聚類方法進(jìn)行離散化,根據(jù)特征數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性自動確定聚類數(shù)目,可以實現(xiàn)聚類數(shù)目的自動確定和優(yōu)化。2)針對經(jīng)典粗糙集抗干擾能力差和泛化能力差的問題,在分析其導(dǎo)致診斷錯誤的原因的基礎(chǔ)上,提出了采用變精度粗糙集的故障模式分類方法,其中變精度閾值參數(shù)的取值范圍由提取的特征數(shù)據(jù)的錯分率來確定,提高了故障診斷的抗干擾能力和泛化能力,并用實例進(jìn)行驗證。3)在小樣本條件下的多故障模式識別中,常采用最小二乘支持向量機(jī)方法,但是其模型中的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)的選取依賴于使用者的經(jīng)驗,如果參數(shù)選取不當(dāng)將極大地影響故障識別的精度。針對這一問題,提出采用基于參數(shù)優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)方法,該方法充分利用特征數(shù)據(jù)提供的信息,通過啟發(fā)式方法自動調(diào)整參數(shù),得到優(yōu)化的分類模型,提高了故障分類精度,并進(jìn)行實例驗證。4)故障模式識別時,若用到的故障特征數(shù)目過多會產(chǎn)生冗余數(shù)據(jù),使得分類器結(jié)構(gòu)復(fù)雜,從而導(dǎo)致分類效果惡化。針對這一問題,提出了粗糙最d"--乘支持向量機(jī)故障模式識別方法,首先利用粗糙集的約簡能力,選擇有效故障特征,再由具有參數(shù)優(yōu)化功能的最小二乘支持向量機(jī)進(jìn)行故障模式識別,實例分析表明該方法具有很強(qiáng)的抗干擾能力和泛化能力。關(guān)鍵詞:旋轉(zhuǎn)機(jī)械,故障模式識別,自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),變精度粗糙集,最小二乘支持向量機(jī)華北電力大學(xué)博士學(xué)位論文摘要AbstractWiththeincreasinglylargescale,highspeed,automation,plex,thelinksbetweenthevariouspartsmoreclosely.ponent.ethehotresearchfield.Patternrecognitionisoneofthekeyelementaffectingresultsoffaultdiagnosis,SOtheresearchoffaultpatternrecognitionhastheoryvalueandpracticalsignificance.Faultpatternrecognitionbasedonthefeaturedataextractedisstudiedinthedissertation.Forsomeproblemsinpractice,suchassmallfaultsamples,plexfaultfeatures,weresearchtheapplicationofroughset,supportvectormachines,worksinrotatingmachineryfaultpatternrecognition.Mainresearchworkisasfollows:1)Inthepatternrecognitionmethodsbasedonroughset,thecontiniuesfeaturedataneedtobediscreted.monlyuseddiscretizationmethod,butitrequiresapriordeterminationofthenumberofclusters,plexityofpracticalengineeringobjects.Inthispaper,worktooptimizetheclusterrenumbersfordiscretingthefeaturedata,bymeansofwhichthenumberofclusterscanbedeterminedandoptimizedfromtheextractedfeaturedataautomatically.2)ingofaloweranti.eneralizationability,thatoftencausesawrongdiagnos
12>
播放器加載中,請稍候...
系統(tǒng)無法檢測到您的Adobe Flash Player版本
建議您在線安裝最新版本的Flash Player 在線安裝
本文關(guān)鍵詞:旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障模式識別方法研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號:137544
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/jixiegongcheng/137544.html