本文的課題以國家自然科學(xué)基金資助項目:“旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動故障信息火用診斷方法研究”和橫向課題:“旋轉(zhuǎn)機(jī)械在線狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)”為研究背景,以大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械軸系為研究對象,在分析國內(nèi)外現(xiàn)有旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動診斷理論與技術(shù)的基礎(chǔ)上,針對當(dāng)前故障診斷中依靠隨機(jī)抽取的狀態(tài)信息來進(jìn)行診斷的問題,提出了基于小波分時尺度矩特征的多狀態(tài)融合診斷方法,研究隨時間發(fā)展的多狀態(tài)信息的融合故障診斷與預(yù)測問題,開發(fā)出一套可組態(tài)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷系統(tǒng),并將研究成果應(yīng)用到該診斷系統(tǒng)中。首先根據(jù)論文研究的需要,設(shè)計了旋轉(zhuǎn)機(jī)械轉(zhuǎn)子多種典型故障模擬試驗方案,對每種故障進(jìn)行了多次試驗,驗證了試驗的可重復(fù)性,為后文的研究準(zhǔn)備了故障試驗數(shù)據(jù)。第二、研究了故障特征提取的新方法。為了對多狀態(tài)的大量故障波形信息進(jìn)行融合處理,需要獲得單條波形的有效的故障特征提取方法。為此,本文對小波灰度矩進(jìn)行了深入研究,進(jìn)一步提出了分時尺度矩和分尺度不變矩的定義。在此基礎(chǔ)上,討論了影響分時尺度矩故障區(qū)分能力的因素,對典型故障在典型起停過程（不同轉(zhuǎn)速）下的振動信號的分時尺度矩和分尺度不變矩進(jìn)行了計算,計算結(jié)果表明,分時尺度矩和分尺度不變矩可以更好地展現(xiàn)小波灰... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：142 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
    1.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
    1.3 本文的主要內(nèi)容
2 轉(zhuǎn)子試驗臺及故障模擬試驗
    2.1 試驗臺簡介及方案概述
    2.2 故障模擬試驗方案
    2.3 數(shù)據(jù)采集及典型故障信號分析
    2.4 小結(jié)
3 小波分時尺度矩
    3.1 概述
    3.2 小波變換和小波灰度矩
    3.3 分時尺度矩
    3.4 分尺度不變矩
    3.5 小結(jié)
4 基于小波分時尺度矩的信息融合故障診斷方法
    4.1 概述
    4.2 基于分時尺度矩的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合診斷方法
    4.3 基于分時尺度矩的灰關(guān)聯(lián)診斷方法
    4.4 小結(jié)
5 基于分時尺度矩的多狀態(tài)信息融合故障診斷方法
    5.1 概述
    5.2 基于分時尺度矩特征的啟停過程故障診斷方法
    5.3 基于分時尺度矩特征的多狀態(tài)融合故障診斷方法
    5.4 小結(jié)
6 基于分時尺度矩預(yù)測參數(shù)的灰理論故障預(yù)測方法
    6.1 概述
    6.2 故障預(yù)測參數(shù)
    6.3 基于分時尺度矩預(yù)測參數(shù)的振動故障預(yù)測模型
    6.4 典型故障分時尺度矩預(yù)測
    6.5 小結(jié)
7 旋轉(zhuǎn)機(jī)械可組態(tài)診斷系統(tǒng)及分時尺度矩診斷應(yīng)用
    7.1 可組態(tài)在線系統(tǒng)需求分析
    7.2 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
    7.3 系統(tǒng)的軟件功能
    7.4 小波分時尺度矩診斷模塊
    7.5 小結(jié)
8 全文總結(jié)與展望
    8.1 全文總結(jié)
    8.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 作者攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及著作
附錄2 作者攻讀學(xué)位期間參加的工作及申請的專利


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]轉(zhuǎn)子系統(tǒng)分形故障診斷中無標(biāo)度區(qū)的自動識別[J]. 唐貴基,杜必強(qiáng),王松嶺.  動力工程. 2009(05)
[2]基于EMD與倒譜分析的軸承故障診斷[J]. 焦衛(wèi)東,朱有劍.  機(jī)電工程. 2009(02)
[3]灰色理論在泵站機(jī)電設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用[J]. 陳堅,白海瑞,李娟,婁紅巖.  武漢大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2008(06)
[4]基于局域波和混沌的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)早期碰摩故障診斷[J]. 王鳳利,段樹林,于洪亮,趙德有.  大連海事大學(xué)學(xué)報. 2008(03)
[5]灰關(guān)聯(lián)分析及其在裝備故障診斷中的應(yīng)用[J]. 董立立,朱煜,黃道,顧幸生.  華東理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2008(04)
[6]多傳感器信息融合技術(shù)及其應(yīng)用[J]. 白云飛,曲爾光.  機(jī)械管理開發(fā). 2008(01)
[7]用于電站輔機(jī)狀態(tài)評價的灰色模型[J]. 李建蘭,黃樹紅.  動力工程. 2007(06)
[8]基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)故障診斷[J]. 李鐵軍,朱成實,呂營,王丹,王學(xué)平.  煤礦機(jī)械. 2007(10)
[9]基于混沌特征分析的齒輪故障診斷[J]. 周向東,楊勇軍,石敏超.  機(jī)床與液壓. 2007(09)
[10]灰色理論在故障診斷參量有效性分析中的應(yīng)用[J]. 周龍,陳綿云.  華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2007(07)

博士論文
[1]汽輪機(jī)軸系振動故障診斷中的信息融合方法研究[D]. 張燕平.華中科技大學(xué) 2006
[2]故障診斷與容錯技術(shù)及其在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 錢華明.哈爾濱工程大學(xué) 2004

碩士論文
[1]旋轉(zhuǎn)機(jī)械可組態(tài)在線監(jiān)測診斷系統(tǒng)以及手持式離線系統(tǒng)的研究[D]. 張聘亭.華中科技大學(xué) 2008
[2]基于模糊聚類和灰色理論的齒輪箱故障診斷研究[D]. 王清.中北大學(xué) 2006
[3]發(fā)動機(jī)數(shù)控系統(tǒng)BIT驗證及先進(jìn)測試方法研究[D]. 蘭峰楓.南京航空航天大學(xué) 2006
[4]基于控制系統(tǒng)特性分析的熱力設(shè)備故障診斷研究[D]. 劉國利.華中科技大學(xué) 2004



本文編號：3183422