本文選題：自適應(yīng)Mean + Shift��； 參考：《長安大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，機械設(shè)備越來越復(fù)雜，自動化水平越來越高，機械設(shè)備在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中的作用和影響越來越大，，與其有關(guān)的費用越來越高，機器運行中發(fā)生的任何故障或失效不僅會造成重大的經(jīng)濟損失，甚至還可能導(dǎo)致人員傷亡。因此，應(yīng)該及時地對設(shè)備故障狀態(tài)進行監(jiān)測，使之安全經(jīng)濟地運轉(zhuǎn)。本文以滾動軸承為研究對象，研究了基于自適應(yīng)Mean Shift聚類算法的機械結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)。 研究了信號的預(yù)處理方法：時域指標、頻域指標和小波包變換。實驗表明：當滾動軸承出現(xiàn)故障時，時域、頻域指標都會發(fā)生變化，且不同類型損傷和損傷程度不同時，時域和頻率指標有明顯差別；另外，不同類型損傷的振動信號經(jīng)小波包變換分解后，其能量分布也表現(xiàn)出不同的特征；因此，提取振動信號的時域、頻域和小波包指標可以降低振動信號的維數(shù)，有效地描述不同類型的故障狀態(tài)。 研究了基于能量熵的健康狀態(tài)監(jiān)測方法，實驗表明：小波包能量熵可以有效地鑒別故障狀態(tài)和損傷程度，可以用來監(jiān)測滾動軸承健康狀態(tài)的變化歷程。 論述了Mean Shift算法的原理，通過實驗研究了核函數(shù)、核半徑以及閾值對聚類算法的影響。核函數(shù)影響聚類分析的準確率及算法的迭代次數(shù)，對于每一個核函數(shù)，聚類算法都存在一個合理的核半徑區(qū)間，當核半徑超出該范圍時，聚類的準確率會降低；另外，閾值越小，算法的聚類效果越好。 論述了自適應(yīng)Mean Shift算法（Adaptive Mean Shift,AMS）的原理，通過實驗證明了核函數(shù)、初始核半徑以及迭代次數(shù)對聚類算法的影響。使用高斯核函數(shù)時，核半徑初值的選擇對聚類影響較大，使用Epanechnikov核函數(shù)時，核半徑初值對聚類影響較小，與前者相比，它的分類準確率較低；另外，增大迭代次數(shù)，可以改善聚類效果。與MeanShift算法相比，AMS算法具有較好的聚類效果。 提出了基于自適應(yīng)Mean Shift質(zhì)心偏移的結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測方法，該方法將無損傷狀態(tài)的質(zhì)心作為基準，用某一狀態(tài)的質(zhì)心與基準質(zhì)心的偏移量判斷結(jié)構(gòu)是否發(fā)生損傷以及損傷程度。實驗表明：與基準質(zhì)心距離越遠，結(jié)構(gòu)的損傷程度越嚴重。因此用質(zhì)心偏移量可以有效地評估結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)。
[Abstract]:With the development of science and technology, machinery and equipment are becoming more and more complex, the level of automation is becoming higher and higher, and the role and influence of machinery and equipment in modern industrial production are becoming greater and greater, and the costs associated with them are becoming higher and higher.Any failure or failure in the operation of the machine will not only cause great economic losses, but also may lead to casualties.Therefore, the equipment failure condition should be monitored in time to make it run safely and economically.In this paper, based on the adaptive Mean Shift clustering algorithm, the health state monitoring technology of mechanical structure is studied.The signal preprocessing methods: time domain index, frequency domain index and wavelet packet transform are studied.The experimental results show that when the rolling bearing failure occurs, the time domain and frequency domain indexes will change, and different types of damage and damage degree will have obvious difference between time domain and frequency index.The energy distribution of the vibration signals with different types of damage is decomposed by wavelet packet transform, so the dimension of vibration signals can be reduced by extracting the time-domain, frequency-domain and wavelet packet indexes of the vibration signals.Effectively describes different types of fault states.The method of monitoring health state based on energy entropy is studied. The experimental results show that the wavelet packet energy entropy can effectively identify the fault state and damage degree, and can be used to monitor the health state of rolling bearing.The principle of Mean Shift algorithm is discussed, and the effects of kernel function, kernel radius and threshold on clustering algorithm are studied experimentally.Kernel function affects the accuracy of clustering analysis and the number of iterations of the algorithm. For each kernel function, the clustering algorithm has a reasonable kernel radius interval. When the kernel radius exceeds this range, the clustering accuracy will be reduced.The smaller the threshold, the better the clustering effect of the algorithm.The principle of adaptive Mean Shift algorithm is discussed. The effects of kernel function, initial kernel radius and number of iterations on the clustering algorithm are proved by experiments.When Gao Si kernel function is used, the choice of initial value of kernel radius has a great influence on clustering. When Epanechnikov kernel function is used, the initial value of kernel radius has less effect on clustering, compared with the former, its classification accuracy is lower; in addition, the number of iterations is increased.The clustering effect can be improved.Compared with MeanShift algorithm, it has better clustering effect.A method of structural health state monitoring based on adaptive Mean Shift centroid migration is proposed. The centroid of non-damaged state is used as the reference, and the deviation of centroid and reference centroid of a certain state is used to judge whether the structure is damaged or not and the degree of damage.The experimental results show that the longer the distance from the reference centroid, the more serious the damage degree of the structure is.Therefore, the centroid deviation can be used to evaluate the health status of the structure effectively.
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TH165.3;TH133.3

【參考文獻】

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本文編號：1746543