【摘要】：旋轉(zhuǎn)機(jī)械是應(yīng)用最為廣泛的機(jī)械設(shè)備之一,對于轉(zhuǎn)速較高的旋轉(zhuǎn)機(jī)械,其零、部件一旦發(fā)生故障,整個(gè)生產(chǎn)過程會(huì)無法正常進(jìn)行,甚至發(fā)生災(zāi)難性事故,因此對旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的研究具有一定的學(xué)術(shù)意義和社會(huì)經(jīng)濟(jì)意義。旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷包括信號的采集、特征的提取、故障狀態(tài)診斷和故障狀態(tài)分析四個(gè)環(huán)節(jié)。本論文首先對多路傳感器獲取的信號進(jìn)行降噪,然后對獲得的混合信號進(jìn)行分離,提取特征信息,最后應(yīng)用信息融合技術(shù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷和分析。 本論文對旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷主要進(jìn)行了以下方面的研究： 1)確定了適合旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷相適應(yīng)的解決方案和不確定性推理方法。由于旋轉(zhuǎn)機(jī)械存在著本身特性、檢測手段、工作環(huán)境和信號采集過程的不確定性,知識(shí)的不確定性和結(jié)論的不確定性,所以在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷過程中,存在著許多不可預(yù)測因素,根據(jù)旋轉(zhuǎn)機(jī)械不確定性的處理原則,確定了適合旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷相適應(yīng)的解決方案和不確定性推理方法。 2)通過對旋轉(zhuǎn)機(jī)械非平穩(wěn)振動(dòng)信號的降噪方法的研究,提出了一種新的小波閾值濾波降噪算法。該部分詳細(xì)研究了新閾值降噪的特性,將其結(jié)果與軟閾值和硬閾值降噪方法進(jìn)行了對比,驗(yàn)證了新的小波閾值濾波降噪算法具有信噪比高,均方根誤差小的良好降噪效果。 3)通過對混合信號分離方法的研究,提出了基于EMD和FastICA閾值分離算法。對多路傳感器獲得的旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)的混合信號難以提取其特征信息的問題,用基于EMD和FastICA閾值分離的算法,解決了僅用FastICA算法分離混合信號時(shí),存在觀測信號的數(shù)目少于源信號的數(shù)目而導(dǎo)致信號分離效果極差的問題�；贓MD和FastICA分離算法得到分離信號后再進(jìn)行閾值降噪,有效的提取了旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號的故障特征。EMD分解法將信號分解為若干個(gè)imf分量,再對每個(gè)imf分量進(jìn)行Hilbert變換得到瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅值,得到信號的Hilbert譜,表示了信號完整的時(shí)間-頻率分布。利用EMD分解的imf分量對信號數(shù)目進(jìn)行調(diào)整,提高了FastICA分離性能,有效地保證了旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障特征信息的提取。 4)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率低,收斂速度較慢,并且容易在局部極小值處收斂的問題,提出了基于FastICA遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。該算法首先應(yīng)用FastICA算法對帶噪的旋轉(zhuǎn)機(jī)械混合信號進(jìn)行估計(jì),得到了源信號完全分離的多個(gè)獨(dú)立分量估計(jì),其次用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,得到優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最后將源信號經(jīng)過FastICA算法得到的多個(gè)獨(dú)立分量估計(jì)的歸一化能量作為遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,應(yīng)用到遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和預(yù)測中,進(jìn)行旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的模式識(shí)別。該方法保證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程的全局收斂性,提高了故障識(shí)別能力和精度。 5)針對多傳感器信息在故障診斷中可能存在偽證據(jù),造成證據(jù)間劇烈沖突使經(jīng)典證據(jù)理論合成規(guī)則失效的問題,提出了一種基于偽證據(jù)識(shí)別的D-S組合規(guī)則。首先,利用D-S合成規(guī)則中一致證據(jù)的聚焦性,進(jìn)行偽證據(jù)識(shí)別,并將被識(shí)別的偽證據(jù)抽��；其次,將偽證據(jù)與矛盾證據(jù)重新構(gòu)造新的證據(jù)作為替代證據(jù)；最后,將替代證據(jù)取代被識(shí)別偽證據(jù),進(jìn)行D-S證據(jù)合成,削弱了偽證據(jù)的不良影響。利用該組合規(guī)則對發(fā)動(dòng)機(jī)故障進(jìn)行了診斷,并將診斷結(jié)果與其它D-S合成規(guī)則診斷結(jié)果進(jìn)行比較,驗(yàn)證了該規(guī)則的有效性和優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TH165.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2635891