本文以旋轉(zhuǎn)機(jī)械為研究對象，在HMM模式識別理論和方法的基礎(chǔ)上，研究了基于HMM模型的故障診斷系統(tǒng)的功能與實(shí)現(xiàn)方法，并且在轉(zhuǎn)子實(shí)驗平臺上進(jìn)行了驗證研究。全文主要研究內(nèi)容如下： 第一章：論述了機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的研究意義，介紹了機(jī)械設(shè)備監(jiān)測與診斷技術(shù)，論述了進(jìn)行隱Markov模型在機(jī)械設(shè)備監(jiān)測與故障診斷中的應(yīng)用研究的意義，提出了本文的研究內(nèi)容。 第二章：介紹了HMM的基本理論、算法；通過對語音識別問題和旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷問題的比較分析，論述了HMM應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的可行性。 第三章：研究了基于HMM的故障診斷系統(tǒng)的基本功能與組成；著重研究了基于HMM的故障診斷系統(tǒng)各功能模塊的實(shí)現(xiàn)方法與技術(shù)；研究了FFT、小波等特征提取方法并實(shí)現(xiàn)了特征庫的基本構(gòu)架；在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中，研究了Matlab與C++Builder的混合編程技術(shù)，并成功的實(shí)現(xiàn)了混合編程。 第四章：建立了故障診斷實(shí)驗平臺；進(jìn)行了轉(zhuǎn)子不平衡、機(jī)座松動、碰摩、油膜渦動、氣流激振等多種故障的實(shí)驗研究；著重進(jìn)行了FFT-HMM和Wavelet-HMM故障識別方法的對比分析；此外，進(jìn)行了DHMM和CHMM的狀態(tài)識別方法的對比分析。實(shí)驗的結(jié)果證明，F(xiàn)FT-HMM和Wavelet-HMM都是故障識別的有效方法；DHMM在建模過程中具有較快的速度，CHMM在對故障識別具有較高的準(zhǔn)確率。 第五章：給出了論文的研究總結(jié)；對HMM應(yīng)用于故障診斷中有待進(jìn)一步解決的問題進(jìn)行了展望。
【學(xué)位單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2003
【中圖分類】：TH17
【部分圖文】：

趨勢圖

第三章基于HMM的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷系統(tǒng)的研究表3.15記錄數(shù)據(jù)庫圖與特征量對比是用來控制和協(xié)調(diào)整個協(xié)調(diào)的一組程序，它根據(jù)當(dāng)前的數(shù)據(jù)，利用知識庫的特征數(shù)據(jù)值，按一定的對比策略，從而得出關(guān)于目標(biāo)的結(jié)論。特征量的對比通過知識庫的參數(shù)和數(shù)據(jù)對比而得出。數(shù)據(jù)檢索利用SQL一SELECT命令來完成。程序設(shè)計的思想是以友好的人機(jī)界面輸入字段名、查詢條件，然后構(gòu)造如下SQL一SELECT命令:SELECT字段名;FROM數(shù)據(jù)庫;WHERE查詢條件;

第四章HMM在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中應(yīng)用的實(shí)驗研究旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動測試中，一般是通過在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的軸上開一鍵槽，然后裝上振動信號傳感器，如圖4.4所示，便可以測得原始鍵相信號。原始鍵相信號經(jīng)過振動信號前置處理器輸出的波形如圖4.5所示。該鍵相信號是用來對旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行測速與振動信號整周期采樣的基準(zhǔn)信號。因此，把前置處理器輸出的信號預(yù)處理成標(biāo)準(zhǔn)的方波信號給后繼電路或計算機(jī)再處理，具有很重要的意義。4.2.33鍵相信號處理程序鍵相信號處理程序框圖如下圖4.8:蘇紛御設(shè)峨刃
【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 羅邦劼;;旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J];機(jī)電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新;2008年03期

2 劉雨;陳進(jìn);朱義;肖文斌;;基于HMM的設(shè)備性能退化評估服務(wù)架構(gòu)體系研究[J];礦山機(jī)械;2009年04期

3 宋雪萍;馬輝;劉杰;聞邦椿;;基于HMM的故障診斷特征提取和聚類技術(shù)[J];振動、測試與診斷;2006年02期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 趙鵬;離心泵振動故障診斷方法研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

2 曹沖鋒;基于EMD的機(jī)械振動分析與診斷方法研究[D];浙江大學(xué);2009年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 蔣靜;基于量子粒子群優(yōu)化的Volterra核辨識及故障診斷方法研究[D];鄭州大學(xué);2010年

2 王鎖斌;離心式風(fēng)機(jī)振動故障診斷方法研究[D];東北電力大學(xué);2011年

3 柳長昕;基于二維隱馬爾科夫模型的離心泵故障診斷方法研究[D];東北電力大學(xué);2009年

本文編號：2867944