旋轉(zhuǎn)機(jī)械常見的故障主要有轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、軸承內(nèi)圈損壞、軸承外圈損壞等故障。論文結(jié)合小波變換、遺傳算法（Genetic Algorithm,GA）,提出了一種適用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的新方法。論文分析了旋轉(zhuǎn)機(jī)械幾種常見故障的機(jī)理。利用現(xiàn)有的機(jī)械實(shí)驗(yàn)臺(tái)、加速度傳感器、信號(hào)采集箱、工控機(jī),結(jié)合Matlab軟件,建立了能模擬軸承故障,不平衡故障,不對(duì)中故障的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。利用傅里葉變換對(duì)原始信號(hào)做了初步分析。文中利用小波變換對(duì)強(qiáng)噪聲信號(hào)進(jìn)行多尺度分解,對(duì)各尺度上的小波系數(shù)進(jìn)行去噪處理,然后運(yùn)用小波逆變換重構(gòu)信號(hào),得到有用信號(hào)。將傳統(tǒng)的硬、軟閾值函數(shù)用加權(quán)平均的方法結(jié)合起來。實(shí)驗(yàn)證明了采用該方法去噪后的信號(hào)進(jìn)行后續(xù)診斷,識(shí)別率得到提高。論文對(duì)時(shí)域和頻域中常用的特征參數(shù)進(jìn)行分析,采用靈敏度函數(shù)來評(píng)估特征參數(shù)識(shí)別兩類故障的能力。傳統(tǒng)的特征參數(shù)識(shí)別兩種故障的靈敏度一般不高,文中用特征參數(shù)靈敏度作為適應(yīng)度函數(shù),通過遺傳算法對(duì)傳統(tǒng)的特征參數(shù)進(jìn)行再組織,從而提取出新的高靈敏度的特征參數(shù)。將新的特征參數(shù)輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別,通過實(shí)驗(yàn)得出最終的故障識(shí)別率非常高,驗(yàn)證了文中所提出的診斷系統(tǒng)... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

信號(hào)不同頻帶分解過程圖

圖 4.4 遺傳算法基本流程Fig.4.4 Process of GA能直接處理問題空間參數(shù)，必須把問題空間中的照一定結(jié)構(gòu)組成的染色體或個(gè)體，這一過程叫做編的解轉(zhuǎn)化為由編碼表達(dá)的染色體是遺傳算法的關(guān)是交替在編碼空間和解空間中工作（圖 5.5）。編和編碼空間之間點(diǎn)的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。遺傳算法在編不同的編碼方式?jīng)Q定了不同的遺傳操作方式。編存的，恰當(dāng)?shù)卦O(shè)計(jì)編碼和交叉策略或方法，對(duì)充重要的。對(duì)編碼的一般原則性要求有完備性、健全

的振動(dòng)具有一定的非線性，其振動(dòng)信號(hào)的頻率成分相當(dāng)復(fù)以外，還產(chǎn)生高頻次諧波和分頻振動(dòng)，頻譜結(jié)構(gòu)成梳狀，征很明顯，主要在垂直方向很強(qiáng)烈。障的產(chǎn)生振動(dòng)因素很多，有與部件有關(guān)的振動(dòng)，有與制造質(zhì)與工作狀態(tài)有關(guān)的振動(dòng)。滾動(dòng)軸承的振動(dòng)頻率成分非常豐自的故障特征頻率。械故障診斷系統(tǒng)用的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)包括兩部分：旋轉(zhuǎn)機(jī)械故系統(tǒng)。械故障實(shí)驗(yàn)機(jī)械平臺(tái)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于EMD和支持向量機(jī)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究[D]. 楊宇.湖南大學(xué) 2005

碩士論文
[1]小波分析在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用[D]. 張朝解.大連理工大學(xué) 2006
[2]基于小波分析的變壓器局部放電數(shù)字化抗干擾方法研究[D]. 楊洋.重慶大學(xué) 2006
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)故障診斷專家系統(tǒng)的研究[D]. 劉峰.西安理工大學(xué) 2003
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本文編號(hào)：3072595