本文關(guān)鍵詞：基于盲源分離的大型曲軸磨床監(jiān)測(cè)及診斷，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：機(jī)械設(shè)備的安全性及可靠性是工業(yè)設(shè)備研究的重點(diǎn)課題，通過(guò)狀態(tài)監(jiān)測(cè)對(duì)設(shè)備進(jìn)行維護(hù)和診斷是保障設(shè)備正常工作的重要手段。大型曲軸磨床的狀態(tài)監(jiān)測(cè)能夠及時(shí)的了解設(shè)備狀態(tài)特征以診斷設(shè)備故障，具有重大意義。為實(shí)現(xiàn)曲軸磨床的狀態(tài)監(jiān)控及故障診斷，提出通過(guò)采集設(shè)備振動(dòng)信號(hào)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行盲源分離處理的方式完成監(jiān)控及診斷任務(wù)。本文在理論方法研究和實(shí)驗(yàn)，監(jiān)測(cè)及診斷平臺(tái)搭建等方面做了詳細(xì)的研究，具體包括： （1）針對(duì)大型曲軸磨床本身的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)監(jiān)測(cè)及診斷系統(tǒng)方案。分析了監(jiān)測(cè)及診斷的具體要求，根據(jù)要求提出以設(shè)備的主軸回轉(zhuǎn)系統(tǒng)為研究對(duì)象，以振動(dòng)信號(hào)為主要數(shù)據(jù)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行盲源分離以提取有用信號(hào)的研究思路，同時(shí)考慮到所采集數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)顯示及遠(yuǎn)程傳輸，提出系統(tǒng)整體構(gòu)架。 （2）研究了盲源分離算法，著重探討了盲源分離中的獨(dú)立成分分析的方法，提出了基于牛頓迭代法的盲源分離算法。相比傳統(tǒng)方法，分離矩陣得到很好的收斂，分離速度和效果都有明顯提高。 （3）對(duì)獨(dú)立成分分析中常用的基于統(tǒng)計(jì)論的峭度算法和基于信息論的負(fù)熵算法進(jìn)行了研究，根據(jù)兩種算法的內(nèi)在聯(lián)系，提出了結(jié)合兩種算法完成盲源分離的優(yōu)化判據(jù)，實(shí)驗(yàn)證明該算法能夠較好的完成盲源分離的任務(wù)。 （4）現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)及診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，確定信號(hào)采集方案，設(shè)計(jì)系統(tǒng)軟、硬件，搭建系統(tǒng)平臺(tái)。采集空載和負(fù)載條件下的磨床數(shù)據(jù)，對(duì)兩種情況下的數(shù)據(jù)使用本文所提出的盲源分離的方法進(jìn)行處理，分析出設(shè)備主要的振動(dòng)源，完成了監(jiān)測(cè)及診斷的任務(wù)。
【關(guān)鍵詞】：狀態(tài)監(jiān)測(cè) 故障診斷 盲源分離 峭度 負(fù)熵 大型曲軸磨床
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TG580.2;TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-15
• 第一章 緒論15-25
• 1.1 課題的研究背景和意義15-16
• 1.2 機(jī)械設(shè)備故障診斷的研究現(xiàn)狀16-20
• 1.2.1 機(jī)械設(shè)備故障診斷的發(fā)展歷程16-18
• 1.2.2 機(jī)械故障診斷方法18-20
• 1.3 盲源分離的發(fā)展現(xiàn)狀20-22
• 1.4 本文研究目標(biāo)與思路22-25
• 1.4.1 研究目標(biāo)22-23
• 1.4.2 本文研究思路及章節(jié)安排23-25
• 第二章 大型曲軸磨床監(jiān)控及診斷系統(tǒng)開(kāi)發(fā)25-34
• 2.1 MK82125_H 大型曲軸磨床介紹25-26
• 2.2 監(jiān)測(cè)及診斷需求及關(guān)鍵問(wèn)題分析26-29
• 2.2.1 大型曲軸磨床常見(jiàn)故障26-27
• 2.2.2 監(jiān)測(cè)及診斷要求27-28
• 2.2.3 磨床多信號(hào)耦合分析解決28-29
• 2.3 監(jiān)測(cè)及診斷系統(tǒng)模型建立29-33
• 2.3.1 監(jiān)控及診斷系統(tǒng)構(gòu)架29-32
• 2.3.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)流程32-33
• 2.4 本章小結(jié)33-34
• 第三章 基于盲源分離的曲軸磨床振動(dòng)信號(hào)處理34-52
• 3.1 盲源分離概述34-38
• 3.1.1 盲源分離數(shù)學(xué)模型34-36
• 3.1.2 盲源分離的預(yù)處理36-37
• 3.1.3 盲源分離常用算法37-38
• 3.2 獨(dú)立成分分析38-44
• 3.2.1 獨(dú)立成分分析定義38-39
• 3.2.2 獨(dú)立成分分析優(yōu)化判據(jù)39-42
• 3.2.3 解混迭代優(yōu)化算法42-44
• 3.3 基于獨(dú)立成分分析的磨床信號(hào)盲源分離44-51
• 3.3.1 基于峭度的磨床信號(hào)盲源分離44-49
• 3.3.2 基于負(fù)熵的磨床信號(hào)盲源分離49-51
• 3.4 本章小結(jié)51-52
• 第四章 基于獨(dú)立成分分析的盲源分離算法改進(jìn)52-61
• 4.1 基于峭度的牛頓迭代盲源分離算法52-56
• 4.1.1 算法介紹52-54
• 4.1.2 模擬仿真54-56
• 4.1.3 算法結(jié)論56
• 4.2 峭度和負(fù)熵結(jié)合完成盲源分離過(guò)程56-60
• 4.2.1 算法介紹57-58
• 4.2.2 模擬仿真58-60
• 4.2.3 算法結(jié)論60
• 4.3 本章小結(jié)60-61
• 第五章 監(jiān)控及診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)61-80
• 5.1 數(shù)據(jù)采集方案61-63
• 5.1.1 傳感器安裝與優(yōu)化布局61-63
• 5.1.2 采集方案設(shè)計(jì)63
• 5.2 現(xiàn)場(chǎng)診斷儀硬件設(shè)計(jì)63-67
• 5.3 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)67-73
• 5.4 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析73-78
• 5.4.1 空載條件下的狀態(tài)監(jiān)測(cè)73-75
• 5.4.2 負(fù)載條件下的狀態(tài)監(jiān)測(cè)75-78
• 5.5 本章小結(jié)78-80
• 第六章 總結(jié)與展望80-83
• 6.1 研究工作總結(jié)80-81
• 6.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)81
• 6.3 工作展望81-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 致謝87-88
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文88

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：317659