【摘要】： 旋轉(zhuǎn)機(jī)械是工業(yè)應(yīng)用最廣泛的一類機(jī)械,這些設(shè)備一旦發(fā)生故障,將造成巨大經(jīng)濟(jì)損失。隨著旋轉(zhuǎn)機(jī)械向著高速度、高功率、高可靠性、大型化的方向發(fā)展,需要考慮的信息量越來越大,信號(hào)與信號(hào)之間、信號(hào)與噪聲之間的相互干擾,也增加了提取有效信息的難度,使得傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)難以勝任復(fù)雜設(shè)備的故障診斷。本文正是基于此考慮,利用信息融合技術(shù)融合有用的信息對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行診斷以提高故障診斷的可靠性和準(zhǔn)確性。 本文以信息融合理論與技術(shù)為主線,從三個(gè)層次對(duì)多振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行融合和故障珍斷的研究。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合旋轉(zhuǎn)機(jī)械主要部件轉(zhuǎn)子的故障診斷過程,詳細(xì)探討了多振動(dòng)信號(hào)融合故障診斷各層中的實(shí)現(xiàn): 1.基于加權(quán)法的多振動(dòng)信號(hào)信息融合故障診斷方法。提出了基于相關(guān)函數(shù)進(jìn)行加權(quán)融合的方法,用于數(shù)據(jù)級(jí)的信號(hào)融合以提高信號(hào)的精度、容錯(cuò)性,并結(jié)合了實(shí)例驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。 2.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征級(jí)信息融合故障診斷方法。詳細(xì)介紹了網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)過程。在對(duì)信號(hào)的特征提取過程中,采用了小波包分解和經(jīng)典模態(tài)分解(EMD)相結(jié)合來提取信號(hào)特征。先用小波包分解把信號(hào)分成一系列窄頻帶信號(hào),使特征頻率落在不同的頻率帶內(nèi),然后采用EMD進(jìn)一步分解信號(hào),最后提取特征信號(hào)所存的內(nèi)稟模態(tài)分量(IMF)對(duì)其進(jìn)行特征提取。把提取到的信號(hào)特征分別代入構(gòu)建好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行融合識(shí)別,從而得到特征級(jí)信號(hào)融合的結(jié)果。并通過結(jié)合具體的實(shí)例進(jìn)行了詳細(xì)分析和論證說明。 3.基于D-S證據(jù)理論的決策級(jí)信息融合故障診斷方法。詳細(xì)介紹了D-S證據(jù)理論的基本概念和證據(jù)的融合推理方法,建立了決策級(jí)信號(hào)融合診斷框架對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步融合,得出最終結(jié)論。通過應(yīng)用實(shí)例證明經(jīng)過對(duì)多個(gè)證據(jù)體融合后,能夠有效的提高診斷可信度,減小診斷的不確定性。
【圖文】：

加權(quán)法的數(shù)據(jù)融合法比基于平均加權(quán)法的融合效果好。三、應(yīng)用實(shí)例以轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)與故障診斷綜合系統(tǒng)(如圖3.4所示)作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，該系統(tǒng)可以方便的根據(jù)需要進(jìn)行故障設(shè)計(jì)如轉(zhuǎn)子類故障(不平衡、不對(duì)中、彎曲、軸裂紋、共振、轉(zhuǎn)子過盈配合件過盈不足、密封和間隙動(dòng)力失穩(wěn)等)，軸承類故障(軸承磨損、軸承點(diǎn)蝕、軸承缺油等)，齒輪箱類故障(齒輪磨損、齒輪偏心、齒輪齒距誤差過大等)各種機(jī)械故障。采用Dewetron多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(如圖3.5所示)進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是基于PC的虛擬儀表，多通道信號(hào)調(diào)理插件用于各種類型傳感器的接入。 19.3.4Theintegratedsyste， nofrotordyna一niesandfaultdiagnosis圖3.4車專子動(dòng)力學(xué)與故障診斷綜合系統(tǒng)‘~‘、~認(rèn)、，、..匕..‘...~目\Fig Dewetronrntllti一 ellarlneldataaequisitionsys

第三章摧十相關(guān)函數(shù)加權(quán)法的數(shù)據(jù)級(jí)信息融合圖2(h)融合信號(hào)與標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)的偏差(datal表示采用基于相關(guān)函數(shù)據(jù)融合法所得信號(hào)與所測(cè)標(biāo)準(zhǔn)正弦信號(hào)的偏差;dataZ表示權(quán)法所得信號(hào)與所測(cè)標(biāo)準(zhǔn)正弦信號(hào)的偏差)可以看出基于相關(guān)的數(shù)據(jù)融合法比基于平均加權(quán)法的融合效果好。、應(yīng)用實(shí)例轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)與故障診斷綜合系統(tǒng)(如圖3.4所示)作為實(shí)驗(yàn)平以方便的根據(jù)需要進(jìn)行故障設(shè)計(jì)如轉(zhuǎn)子類故障(不平衡、不對(duì)軸裂紋、共振、轉(zhuǎn)子過盈配合件過盈不足、密封和間隙動(dòng)力軸承類故障(軸承磨損、軸承點(diǎn)蝕、軸承缺油等)，齒輪箱類故、齒輪偏心、齒輪齒距誤差過大等)各種機(jī)械故障。采用Dew數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(如圖3.5所示)進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的虛擬儀表，，多通道信號(hào)調(diào)理插件用于各種類型傳感器的接
【學(xué)位授予單位】：湖南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TH165.3

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 李鑫;旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷實(shí)驗(yàn)專家系統(tǒng)[D];北方工業(yè)大學(xué);2009年

2 丁娟;基于LabVIEW的電機(jī)振動(dòng)抑制特性的分析與研究[D];大連交通大學(xué);2010年

3 賈秀麗;大慣量轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)備的振動(dòng)分析與研究[D];中國石油大學(xué);2010年

4 沈智慧;基于LabVIEW的電機(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];東北石油大學(xué);2013年

本文編號(hào)：2661172