本文選題：故障診斷　切入點(diǎn)：小波包　出處：《湖南大學(xué)》2011年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：液壓泵在現(xiàn)代工程機(jī)械等眾多機(jī)械設(shè)備中被廣泛使用,統(tǒng)計(jì)表明,在所有工程機(jī)械設(shè)備的故障中,液壓泵的故障比重約占30-40%。實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)液壓泵運(yùn)行狀態(tài)、早期預(yù)測(cè)預(yù)警液壓泵故障,對(duì)于減少液壓泵的損壞率、降低工程機(jī)械作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)停工期具有十分重要的意義。本論文以此為背景,提出一套系統(tǒng)的從信號(hào)降噪到故障分類(lèi)的混凝土泵車(chē)液壓泵故障診斷方法,重點(diǎn)研究故障狀態(tài)分類(lèi)改進(jìn)算法。 針對(duì)小波包分析存在的混頻問(wèn)題,并結(jié)合故障信號(hào)信號(hào)弱、非平穩(wěn)、存在突變信號(hào)等特點(diǎn),本文采用頻帶調(diào)整的小波包單子帶重構(gòu)技術(shù)進(jìn)行特征分析。實(shí)驗(yàn)證明該方法能有效消除混頻現(xiàn)象。 針對(duì)特征向量中包含有的不相關(guān)和冗余信息,并結(jié)合在線故障診斷系統(tǒng)高實(shí)時(shí)性要求,采用距離區(qū)分技術(shù)對(duì)特征信息進(jìn)行篩選。實(shí)驗(yàn)證明該方法能有效減低計(jì)算復(fù)雜度,提高分類(lèi)精度。 重點(diǎn)針對(duì)已有在線故障診斷方法在大數(shù)據(jù)量、強(qiáng)噪聲下分類(lèi)速度較低、分類(lèi)精度不理想等問(wèn)題,并結(jié)合液壓泵故障類(lèi)別數(shù)大、工作環(huán)境惡劣的特點(diǎn),提出一種適應(yīng)于混凝土泵車(chē)液壓泵在線診斷的狀態(tài)識(shí)別算法——容錯(cuò)度自適應(yīng)支持向量機(jī)。該方法主要從四個(gè)方面對(duì)分類(lèi)速度做了改進(jìn)：(1)引入容錯(cuò)度因子進(jìn)行模型訓(xùn)練；(2)優(yōu)先選擇能將某一類(lèi)單獨(dú)分離出來(lái)的二分類(lèi)器；(3)在滿足(2)的基礎(chǔ)上選擇平均支持向量機(jī)少的分類(lèi)器；(4)引入增量學(xué)習(xí)算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,提高多故障診斷中對(duì)新故障類(lèi)別和新故障數(shù)據(jù)的適應(yīng)性,保證系統(tǒng)的分類(lèi)精度。實(shí)驗(yàn)證明該方法在明顯提高分類(lèi)速度的同時(shí)保證了較高的分類(lèi)精度。
[Abstract]:Hydraulic pump is widely used in modern construction machinery and many other mechanical equipments. Statistics show that the proportion of hydraulic pump fault is about 30-400.Real time on-line monitoring hydraulic pump running state. The early prediction and warning of hydraulic pump failure is of great significance to reduce the damage rate of hydraulic pump and reduce the shutdown period of construction machinery operation site. This paper presents a systematic fault diagnosis method for hydraulic pump of concrete pump vehicle from signal denoising to fault classification, with emphasis on the improved algorithm of fault state classification. Aiming at the mixing problem of wavelet packet analysis, and combining the characteristics of fault signal, such as weak, non-stationary and abrupt signal, etc. In this paper, the feature analysis is carried out by using the frequency band adjusted wavelet packet single subband reconstruction technique, and the experiment results show that this method can effectively eliminate the mixing phenomenon. In view of the irrelevant and redundant information contained in the feature vector and the high real-time requirement of the on-line fault diagnosis system, the distance discrimination technique is used to screen the feature information. The experimental results show that the proposed method can effectively reduce the computational complexity. Improve the classification accuracy. Aiming at the problems of existing on-line fault diagnosis methods, such as large amount of data, low classification speed under strong noise, low classification accuracy and so on, combined with the characteristics of large number of fault types and poor working environment of hydraulic pump, This paper presents a state recognition algorithm for on-line diagnosis of hydraulic pumps of concrete pump vehicles, called fault-tolerant adaptive support vector machine. This method mainly improves the classification speed from four aspects: 1) introduces the fault-tolerant factor to model. On the basis of the selection of two classifiers which can separate a certain class separately and satisfy the requirement of 2), we select a classifier with fewer average support vector machines (K4)) and introduce an incremental learning algorithm to adjust the parameters adaptively. The adaptability of new fault types and new fault data in multi-fault diagnosis is improved, and the classification accuracy of the system is guaranteed. The experimental results show that this method can obviously improve the classification speed and ensure higher classification accuracy.
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類(lèi)號(hào)】：TU646;TH137.51

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本文編號(hào)：1616839